Deepseek, en snabbt växande kinesisk AI-start, använder flera strategier för att effektivt hantera storskaliga tokenförfrågningar, särskilt genom sin senaste modell, Deepseek-V3. Denna modell använder en blandning av experter (MOE) arkitektur, som gör det möjligt för den att selektivt aktivera en delmängd av parametrar för varje token bearbetad. Specifikt har Deepseek-V3 totalt 671 miljarder parametrar, men endast 37 miljarder aktiveras för varje symbol under slutsatsen. Denna design förbättrar avsevärt beräkningseffektiviteten jämfört med traditionella täta modeller, där alla parametrar är engagerade för varje begäran [1] [4].
För att ytterligare optimera prestanda implementerar Deepseek-V3 en effektiv lastbalansstrategi under hela sin tränings- och inferensprocesser. Detta tillvägagångssätt säkerställer att inga symboler tappas under någon av faserna. Modellen upprätthåller en bra belastningsbalans genom att använda en begränsad routingmekanism som begränsar kommunikationskostnaderna och möjliggör nästan fullständig överlappning av beräkningskommunikation. Som ett resultat kan Deepseek-V3 hantera höga volymer av tokenförfrågningar utan att offra prestanda eller tillförlitlighet [2] [4].
När det gäller träning är Deepseek-V3 förutbildad på ett omfattande datasätt som omfattar 14,8 biljoner tokens, följt av stadier av övervakad finjustering och förstärkningslärande för att förfina dess kapacitet. Träningsprocessen är utformad för att vara stabil och effektiv och slutföra på mindre än två månader med en total kostnad på cirka 5,576 miljoner dollar i GPU -timmar [1] [2]. Denna effektiva användning av resurser gör det möjligt för Deepseek att effektivt samtidigt som han hanterar storskaliga tokenförfrågningar över sina tjänster.
Sammantaget gör Deepseeks innovativa arkitektur och strategiska tillvägagångssätt den att hantera betydande tokenförfrågningar effektivt, vilket gör det till en konkurrenskraftig aktör i AI -landskapet.
Citeringar:
[1] https://thehackernews.com/2025/01/top-timed-chinese-ai-app-deepseek.html
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
[4] https://encord.com/blog/deepseek-ai/
]
]
]
]