Deepseek, szybko rozwijający się chiński startup AI, stosuje kilka strategii skutecznego zarządzania żądaniami tokena na dużą skalę, szczególnie w swoim najnowszym modelu, Deepseek-V3. Ten model wykorzystuje architekturę mieszanki ekspertów (MOE), która pozwala jej selektywnie aktywować podzbiór parametrów dla każdego przetworzonego tokena. W szczególności Deepseek-V3 ma łącznie 671 miliardów parametrów, ale dla każdego tokena aktywowano tylko 37 miliardów. Ten projekt znacznie zwiększa wydajność obliczeniową w porównaniu z tradycyjnymi gęstymi modelami, w których wszystkie parametry są zaangażowane dla każdego żądania [1] [4].
Aby dodatkowo zoptymalizować wydajność, DeepSeek-V3 wdraża skuteczną strategię równoważenia obciążenia podczas swoich procesów szkoleniowych i wnioskowania. Takie podejście zapewnia, że żadne tokeny nie zostaną upuszczone podczas żadnej fazy. Model utrzymuje dobrą równowagę obciążenia, wykorzystując ograniczony mechanizm routingu, który ogranicza koszty komunikacji i pozwala na prawie pełną nakładanie się na rzecz obliczeń. W rezultacie Deepseek-V3 może obsługiwać duże ilości żądań tokena bez poświęcania wydajności lub niezawodności [2] [4].
Jeśli chodzi o szkolenie, DeepSeek-V3 jest wstępnie wyszkolony na obszernym zestawie danych zawierających 14,8 biliona tokenów, a następnie etapy nadzorowanego dostrajania i uczenia się wzmocnienia, aby udoskonalić swoje możliwości. Proces szkolenia został zaprojektowany jako stabilny i wydajny, kończąc w mniej niż dwa miesiące, przy całkowitych kosztach około 5,576 miliona dolarów w godzinach GPU [1] [2]. To efektywne wykorzystanie zasobów pozwala DeepSeek skutecznie skalować jednocześnie zarządzanie żądaniami tokenów na dużą skalę w swoich usługach.
Ogólnie rzecz biorąc, innowacyjna architektura i strategiczne podejścia Deepseek umożliwiają efektywne radzenie sobie z znacznymi żądaniami tokena, co czyni go konkurencyjnym graczem w krajobrazie AI.
Cytaty:
[1] https://thehackernews.com/2025/01/top-rated-chinese-ai-app-deepseek.html
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[3] https://protos.com/chinese-openai-rival-deepseek-limits-signups-after-large-cale-attack/
[4] https://encord.com/blog/deepseek-ai/
[5] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explained-everhing-you-need-to-now
[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-scale-cyberattack-says-its-limiting-registrations.html
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everinging-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place