DeepSeek, en raskt voksende kinesisk AI-oppstart, bruker flere strategier for effektivt å administrere storskala tokenforespørsler, spesielt gjennom den nyeste modellen, DeepSeek-V3. Denne modellen bruker en arkitektur med blanding av ekspert (MOE), som lar den selektivt aktivere en undergruppe av parametere for hvert token behandlet. Spesielt har DeepSeek-V3 totalt 671 milliarder parametere, men bare 37 milliarder er aktivert for hvert token under inferens. Denne designen forbedrer beregningseffektiviteten betydelig sammenlignet med tradisjonelle tette modeller, der alle parametere er engasjert for hver forespørsel [1] [4].
For ytterligere å optimalisere ytelsen, implementerer DeepSeek-V3 en effektiv belastningsbalansestrategi gjennom sin trenings- og inferensprosesser. Denne tilnærmingen sikrer at ingen symboler blir droppet i begge faser. Modellen opprettholder en god belastningsbalanse ved å bruke en begrenset rutingmekanisme som begrenser kommunikasjonskostnader og gir nesten full overlapping av beregningskommunikasjon. Som et resultat kan DeepSeek-V3 håndtere høye volum av tokenforespørsler uten å ofre ytelse eller pålitelighet [2] [4].
Når det gjelder trening, er DeepSeek-V3 forhåndsutdannet på et omfattende datasett som består av 14,8 billioner symboler, etterfulgt av stadier av overvåket finjustering og forsterkningslæring for å avgrense mulighetene. Treningsprosessen er designet for å være stabil og effektiv, og fullføres på mindre enn to måneder med en total kostnad på omtrent 5,576 millioner dollar i GPU -timer [1] [2]. Denne effektive ressursbruk av ressurser gjør at DeepSeek kan skalere effektivt mens de administrerer storskala tokenforespørsler på tvers av sine tjenester.
Totalt sett gjør DeepSeeks innovative arkitektur og strategiske tilnærminger den i stand til å håndtere betydelige tokenforespørsler effektivt, noe som gjør det til en konkurransedyktig spiller i AI -landskapet.
Sitasjoner:
[1] https://thehackernews.com/2025/01/top-rated-chinese-ai-app-pedseek.html
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[3] https://protos.com/chinese-openai-reival-preepseek-bimits-signups-after-large-scale-angrep/
[4] https://encord.com/blog/deepseek-ai/
[5] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explained-everything-you-ned-to-vet
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hzkw3f/deepseek_v3_is_the_gift_that_keeps_on_giving/
[7] https://www.cnbc.com/2025/01/27/deepseek-hit-with-large-cale-cyberattack-says-it-bititing-registrations.html
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-sted