Deepseek-V3 büyük boyutuna rağmen nasıl verimli çıkarım elde eder?

Verimli çıkarım için temel stratejiler

** 1. Çok Başlı Gizli Dikkat (MLA):
Deepseek-V3, dikkat anahtarları ve değerleri için düşük dereceli eklem sıkıştırma kullanarak çıkarım verimliliğini artıran MLA kullanır. Bu yaklaşım, yüksek kaliteli dikkat mekanizmalarını korurken bellek tepegesini azaltır. Sadece sıkıştırılmış gizli vektörleri önbelleğe alarak, model çıkarım sırasında anahtar değeri depolama gereksinimlerini en aza indirerek daha hızlı işlem sürelerine yol açar [1] [5].

** 2. Experts (MOE) Mimarisi karışımı:
Model, işlenen her jeton için parametrelerinin yalnızca bir alt kümesini (671 milyardan 37 milyar) aktive eden bir ekspertler mimarisi kullanır. Bu seçici aktivasyon, Deepseek-V3'ün hesaplama kaynaklarını etkili bir şekilde yönetmesine izin verirken, karmaşık akıl yürütme ve kodlama gibi çeşitli görevlerde sağlam performans sunar [3] [5].

** 3. Yardımcı-Kayıpsız Yük Dengeleme:
Deepseek-V3, MOE çerçevesi içinde yük dengeleme için yardımcı olmayan bir strateji sunar. Bu yöntem, geleneksel yardımcı kayıp yöntemleriyle ilişkili performans bozulması olmadan uzman yüklerinin dengeli kalmasını sağlamak için önyargıları dinamik olarak ayarlar. Sonuç olarak, model hesaplama yükünü verimli bir şekilde dağıtarken yüksek performans seviyelerini koruyabilir [1] [5].

** 4. Çoklu Tahmini Tahmin (MTP):
Çok çekilmiş bir tahmin hedefinin uygulanması, modelin sırayla değil, aynı anda birkaç jetonu tahmin etmesini sağlar. Bu, eğitim sinyallerini yoğunlaştırır ve çıkarım hızını artırır, Deepseek-V3'ün çıkışları daha hızlı ve doğru bir şekilde üretmesini sağlar [5] [6].

** 5. Optimize edilmiş bellek ayak izi ve karışık hassas eğitim:
Deepseek-V3, eğitim sırasında pahalı tensör paralelliğine olan ihtiyacını önlemek için bellek kullanımını optimize eder. Ayrıca hem eğitim hem de çıkarım aşamaları sırasında sayısal istikrar ve güvenilirliği korurken bellek ve hesaplama maliyetlerini azaltan FP8 karma hassas eğitim kullanır [1] [5].

Bu stratejileri entegre ederek, Deepseek-V3 sadece etkili bir şekilde ölçeklenmekle kalmaz, aynı zamanda büyük parametre boyutunun operasyonel verimliliğini engellememesini sağlar ve performans ölçütlerinde hem açık kaynaklı hem de kapalı kaynaklı modellerle rekabet etmesini sağlar [2] [3 ].