Deepseek-V3 mencapai efektivitas biaya tanpa mengurangi kinerja melalui beberapa strategi inovatif dan pilihan arsitektur yang mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya.
strategi utama untuk efektivitas biaya
** 1. Arsitektur campuran-ekspert (MOE):
Deepseek-V3 menggunakan arsitektur campuran ahli, yang hanya mengaktifkan sebagian dari parameternya (37 miliar dari 671 miliar) untuk setiap tugas yang diberikan. Aktivasi selektif ini secara signifikan mengurangi tuntutan komputasi, memungkinkan model untuk melakukan tugas -tugas kompleks secara efisien sambil meminimalkan penggunaan sumber daya [1] [2] [6].
** 2. Pemanfaatan perangkat keras yang efisien:
Model ini dirancang untuk berjalan secara efektif pada GPU yang lebih tua dan kurang kuat, yang jauh lebih murah daripada chip kinerja tinggi terbaru. Pendekatan ini tidak hanya menurunkan biaya operasional tetapi juga memperluas aksesibilitas untuk organisasi dengan anggaran terbatas [1] [5]. Deepseek-V3 dilatih menggunakan 2048 GPU dengan biaya total sekitar $ 5,5 juta, menunjukkan kontras yang mencolok dengan biaya yang lebih tinggi yang terkait dengan model terkemuka lainnya [2] [9].
** 3. Teknik pelatihan lanjutan:
Deepseek-V3 menggabungkan perhitungan dan metode penyimpanan presisi rendah, seperti pelatihan presisi campuran FP8, yang mengurangi penggunaan memori dan mempercepat proses pelatihan. Teknik -teknik ini memungkinkan waktu pemrosesan yang lebih cepat sambil mempertahankan tingkat kinerja tinggi [3] [6]. Pelatihan model selesai dalam waktu kurang dari dua bulan, hanya menggunakan 2,8 juta jam GPU sebagian kecil dari apa yang dibutuhkan banyak pesaing [4] [9].
** 4. Strategi penyeimbangan dan prediksi beban inovatif:
Model ini menggunakan strategi bantu-kehilangan-kehilangan untuk menyeimbangkan beban dan tujuan prediksi multi-token untuk meningkatkan kinerja tanpa menimbulkan biaya tambahan. Pengelolaan sumber daya yang cermat ini memastikan bahwa semua komponen model bekerja secara efisien, memaksimalkan output sambil meminimalkan limbah [4] [6].
Metrik Kinerja
Terlepas dari biaya operasional yang lebih rendah, Deepseek-V3 telah menunjukkan kemampuan luar biasa dalam berbagai tolok ukur, mengungguli banyak model yang lebih besar dalam tugas-tugas seperti pengkodean dan pemecahan masalah matematika. Arsitekturnya memungkinkannya untuk unggul dalam memahami kueri yang kompleks tanpa mengandalkan sumber daya komputasi yang luas yang biasanya diperlukan oleh model yang lebih besar seperti GPT-4 [2] [6].
Singkatnya, kombinasi Deepseek-V3 dari desain arsitektur yang efisien, penggunaan strategis perangkat keras, metodologi pelatihan lanjutan, dan strategi operasional inovatif memungkinkannya untuk memberikan kinerja tinggi dengan biaya yang dikurangi secara signifikan, menjadikannya pesaing yang kuat dalam lanskap AI.
Kutipan:
[1] https://www.businessinsider.com/explaining-deepseek-chinese-models-Efficiency-Markets-2025-1
[2] https://fastbots.ai/blog/deepseek-v3-what-it-is-and-why-everyone-sbuzzing-about-it
[3] https://adasci.org/deepseek-v3-Explained-optimizing-eficiency-and-sale/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://www.unite.ai/deepseek-v3-how-a-chinese-ai-startup-outpaces-tech-giants-in-cost-and-performance/
[6] https://www.deeplearning.ai/thech/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-efficiency/
[7] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-this-new-llm-in-one-place
[8] https://deepseekv3.org/blog/deepseek-v3-practical-impact
[9] https://c3.unu.edu/blog/the-open-source-revolution-in-ai-deepseeks-challenge-to-to-status-quo