DeepSeek-V3 ได้รับการอนุมานอย่างมีประสิทธิภาพอย่างไรแม้จะมีขนาดใหญ่

กลยุทธ์สำคัญสำหรับการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ

** 1. ความสนใจแฝงหลายหัว (MLA):
Deepseek-V3 ใช้ MLA ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานโดยใช้การบีบอัดข้อต่อต่ำสำหรับคีย์และค่าความสนใจ วิธีนี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายหน่วยความจำในขณะที่ยังคงกลไกความสนใจที่มีคุณภาพสูง โดยการแคชเฉพาะเวกเตอร์แฝงที่ถูกบีบอัดโมเดลจะช่วยลดข้อกำหนดการจัดเก็บคีย์-ค่าในระหว่างการอนุมานซึ่งนำไปสู่เวลาในการประมวลผลที่เร็วขึ้น [1] [5]

** 2. สถาปัตยกรรมส่วนผสมของ Experts (Moe):
โมเดลใช้สถาปัตยกรรมผสมของผู้เชี่ยวชาญที่เปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ (37 พันล้านจาก 671 พันล้าน) สำหรับแต่ละโทเค็นที่ประมวลผล การเปิดใช้งานการเลือกนี้ช่วยให้ DeepSeek-V3 สามารถจัดการทรัพยากรการคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ยังคงให้ประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานต่าง ๆ เช่นการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนและการเข้ารหัส [3] [5]

** 3. โหลดบาลานซ์แบบเสริมการสูญเสีย:
Deepseek-V3 แนะนำกลยุทธ์เสริมการสูญเสียการสูญเสียสำหรับการปรับสมดุลภายในกรอบ MOE วิธีนี้จะปรับอคติแบบไดนามิกเพื่อให้แน่ใจว่าการโหลดของผู้เชี่ยวชาญยังคงมีความสมดุลโดยไม่มีการลดลงของประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับวิธีการสูญเสียแบบเสริมแบบดั้งเดิม เป็นผลให้แบบจำลองสามารถรักษาระดับประสิทธิภาพสูงในขณะที่กระจายโหลดการคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพ [1] [5]

** 4. การทำนายแบบมัลติเทน (MTP):
การดำเนินการตามวัตถุประสงค์การทำนายแบบหลายครั้งช่วยให้แบบจำลองสามารถทำนายโทเค็นหลายตัวพร้อมกันมากกว่าตามลำดับ สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงสัญญาณการฝึกอบรมและเพิ่มความเร็วในการอนุมานทำให้ DeepSeek-V3 สามารถสร้างเอาต์พุตได้เร็วขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น [5] [6]

** 5. รอยเท้าหน่วยความจำที่ดีที่สุดและการฝึกอบรมที่แม่นยำผสม:
Deepseek-V3 เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานหน่วยความจำเพื่อหลีกเลี่ยงความต้องการความเท่าเทียมกันของเทนเซอร์เทนเซอร์ที่มีราคาแพงในระหว่างการฝึกอบรม นอกจากนี้ยังใช้การฝึกอบรมที่มีความแม่นยำแบบผสม FP8 ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายหน่วยความจำและค่าใช้จ่ายในการคำนวณในขณะที่ยังคงความมั่นคงเชิงตัวเลขและความน่าเชื่อถือในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรมและการอนุมาน [1] [5]

ด้วยการบูรณาการกลยุทธ์เหล่านี้ Deepseek-V3 ไม่เพียง แต่ปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังทำให้มั่นใจได้ว่าขนาดพารามิเตอร์ขนาดใหญ่ไม่ได้ขัดขวางประสิทธิภาพการทำงานของมันทำให้สามารถแข่งขันกับโมเดลโอเพนซอร์ซ ].