Deepseek-V3 توظف تدريب FP8 مختلط الدقة لتعزيز أدائها بشكل كبير ، لا سيما من حيث الكفاءة والسرعة واستخدام الذاكرة. يستخدم هذا النهج أرقام نقطة عائمة 8 بت ، مما يسمح بتخفيض كبير في استهلاك الذاكرة تقريبًا إلى النصف من المتطلبات مقارنة بدقة FP16. نتيجة لذلك ، يمكن لـ Deepseek أن تعمل بشكل فعال على عدد أقل من وحدات معالجة الرسومات مع الحفاظ على مستويات عالية من الدقة أثناء التدريب [1] [4] [9].
التأثيرات الرئيسية للتدريب الدقيق المختلط FP8
1. زيادة الكفاءة: من خلال الاستفادة من دقة FP8 ، يحقق Deepseek-V3 كفاءة تدريب رائعة. لم تتطلب مرحلة ما قبل التدريب للنموذج حوالي 2.788 مليون ساعة في وحدة معالجة الرسومات ، مما يترجم إلى تكلفة حوالي 5.576 مليون دولار أقل بكثير من النماذج المماثلة [2] [7] [9].
2. سرعات المعالجة المتسارعة: يتيح اعتماد FP8 حسابات أسرع عن طريق تقليل حجم البيانات الذي يجب معالجته. يتم استكمال هذا التسارع أيضًا بواسطة خوارزمية DualPipe ، التي تعمل على تحسين توازى خط الأنابيب عن طريق التداخل في مراحل الحساب والاتصال ، مما يقلل من وقت الخمول ل GPU [1] [3] [7].
3. قابلية التوسع: تتيح بصمة الذاكرة المخفضة Deepseek-V3 التعامل مع مجموعات البيانات الأكبر والبنية النماذج الأكثر شمولاً دون تكبد تكاليف حسابية إضافية. تعتبر قابلية التوسع هذه ضرورية لتطوير نماذج لغة متقدمة تتطلب معالجة كميات هائلة من البيانات بكفاءة [1] [4].
4. تحسين أداء النموذج: لا يدمر تكامل التدريب الدقيق المختلط FP8 دقة النموذج. بدلاً من ذلك ، فإنه يعزز قدرة النموذج على توليد مخرجات متماسكة وذات صلة بالسياق من خلال تقنيات مثل التنبؤ متعدد المحللين (MTP) ، والذي يدرب النموذج على توقع الرموز المتعددة في وقت واحد [1] [3] [9]. هذه القدرة مفيدة بشكل خاص للمهام اللغوية المعقدة والتفكير متعدد الخطوات.
باختصار ، يعد التدريب الدقيق المختلط FP8 حجر الزاوية في بنية Deepseek-V3 ، مما يتيح له تحقيق أداء عالي مع متطلبات الموارد المنخفض مع الحفاظ على الدقة وقابلية التوسع في مختلف التطبيقات في تطوير الذكاء الاصطناعي.
الاستشهادات:[1] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-language-models-huyq64wk
[2] https://opentools.ai/news/deepseeks-breakthrough-a-new-
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[5] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-v3
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7]
[8] https://stratechery.com/2025/deepeek-faq/
[9]
[10] https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html