DeepSeek, egy gyorsan növekvő kínai AI indítás, számos stratégiát alkalmaz a nagyszabású token kérések hatékony kezelésére, különösen a legújabb modelljén, a DeepSeek-V3-on keresztül. Ez a modell a szakértők keverékének (MOE) architektúráját használja, amely lehetővé teszi, hogy szelektíven aktiválja a paraméterek egy részhalmazát minden egyes feldolgozott tokenhez. Pontosabban, a DeepSeek-V3 összesen 671 milliárd paraméterrel rendelkezik, de a következtetés során csak 37 milliárd aktiválódik minden tokenhez. Ez a kialakítás jelentősen javítja a számítási hatékonyságot a hagyományos sűrű modellekhez képest, ahol minden kéréshez minden paraméter részt vesz [1] [4].
A teljesítmény további optimalizálása érdekében a DeepSeek-V3 hatékony terheléselosztási stratégiát hajt végre a képzési és következtetési folyamatok során. Ez a megközelítés biztosítja, hogy egyik szakaszban semmilyen token sem esik le. A modell fenntartja a jó terhelési egyensúlyt egy korlátozott útválasztási mechanizmus felhasználásával, amely korlátozza a kommunikációs költségeket, és lehetővé teszi a szinte teljes számítási kommunikációs átfedést. Ennek eredményeként a DeepSeek-V3 képes kezelni a nagy mennyiségű token kérést anélkül, hogy feláldozná a teljesítményt vagy a megbízhatóságot [2] [4].
Az edzés szempontjából a mély-seek-V3 előzetesen képzett egy kiterjedt adatkészleten, amely 14,8 trillió tokent tartalmaz, majd a felügyelt finomhangolás és megerősítés tanulásának szakaszaival, hogy finomítsa annak képességeit. A képzési folyamatot úgy tervezték, hogy stabil és hatékony legyen, kevesebb, mint két hónapon belül befejeződve, összköltséggel körülbelül 5,576 millió GPU órában [1] [2]. Ez a hatékony erőforrások felhasználása lehetővé teszi a DeepSeek számára, hogy hatékonyan méretezze a nagyszabású token kéréseket a szolgáltatásai között.
Összességében a DeepSeek innovatív architektúrája és stratégiai megközelítései lehetővé teszik a jelentős token -kérések hatékony kezelését, így versenyzővé válnak az AI tájban.
Idézetek:
[1] https://thehackernews.com/2025/01/top-domate-chinese-AI-App-reepseek.html
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[3] https://protos.com/chinese-openai-rival-deepseek-limits-signups-after---cale-scale-attack/
[4] https://encord.com/blog/deepseek-ai/
[5] https://www.techtarget.com/whatis/feature/deepseek-explain-everythththing-you-naed-to-know
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hzkw3f/deepseek_v3_the_gift_that_keeps_on_giving/
[7] https://www.cnbc.com/2025/01/27/deepseek-hit-with--large-scale-cyberattack-says-sys-limiting-registrations.html
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everyththththing-you-need-to-know-bout-this-new-llm-in-one-place