Deepseek, kiiresti kasvav Hiina AI-alune, kasutab mitmeid strateegiaid suuremahuliste sümbolitaotluste tõhusaks haldamiseks, eriti oma uusima mudeli DeepSEEK-V3 kaudu. See mudel kasutab kogemuste segu (MOE) arhitektuuri, mis võimaldab tal iga töödeldud sümboolse parameetrite alamhulga valikuliselt aktiveerida. Täpsemalt, Deepseek-V3-l on kokku 671 miljardit parameetrit, kuid järeldamise ajal aktiveeritakse iga märgi jaoks ainult 37 miljardit. See disain suurendab märkimisväärselt arvutuslikku tõhusust võrreldes traditsiooniliste tihedate mudelitega, kus kõik parameetrid on iga päringu jaoks kaasatud [1] [4].
Toimivuse edasiseks optimeerimiseks rakendab DeepSEEK-V3 tõhusa koormuse tasakaalustamise strateegiat kogu oma koolituse ja järeldamisprotsesside vältel. See lähenemisviis tagab, et kummaski faasis pole märke langenud. Mudel säilitab hea koormuse tasakaalu, kasutades piiratud marsruutimismehhanismi, mis piirab kommunikatsiooni kulusid ja võimaldab peaaegu täielikku arvutamis-suhtlemise kattumist. Selle tulemusel saab Deepseek-V3 hakkama saada suure hulga sümboolse taotlustega, ohverdamata jõudlust või usaldusväärsust [2] [4].
Koolituse osas koolitatakse Deepseek-V3 ulatusliku andmekogumiga, mis sisaldab 14,8 triljonit žetooni, millele järgnevad juhendatud peenhäälestamise ja tugevdusõppe etapid oma võimete täpsustamiseks. Treeningprotsess on kavandatud stabiilseks ja tõhusaks, lõpetades vähem kui kahe kuuga kogumaksumusega GPU tundides umbes 5,576 miljonit dollarit [1] [2]. See ressursside tõhus kasutamine võimaldab Deepseekil tõhusalt skaleerida, haldades samal ajal suuremahulisi sümboolseid taotlusi kogu oma teenustel.
Üldiselt võimaldavad Deepseeki uuenduslik arhitektuur ja strateegilised lähenemisviisid sellel tõhusalt käsitleda olulisi sümbolitaotlusi, muutes selle AI maastikul konkurentsivõimeliseks mängijaks.
Tsitaadid:
]
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
[4] https://encord.com/blog/deepseek-ai/
]
]
]
]