DeepSeek-V3 sasniedz rentabilitāti, neapdraudot sniegumu, izmantojot vairākas novatoriskas stratēģijas un arhitektūras izvēles, kas optimizē resursu izmantošanu.
Galvenās rentabilitātes stratēģijas
** 1. Experts maisījuma (MOE) arhitektūra:
DeepSEEK-V3 izmanto Experts maisījuma arhitektūru, kas katram uzdevumam aktivizē tikai tā parametru apakškopu (37 miljardus no 671 miljarda). Šī selektīvā aktivācija ievērojami samazina skaitļošanas prasības, ļaujot modelim efektīvi veikt sarežģītus uzdevumus, vienlaikus samazinot resursu izmantošanu [1] [2] [6].
** 2. Efektīva aparatūras izmantošana:
Modelis ir paredzēts, lai efektīvi darbotos ar vecākiem, mazāk jaudīgiem GPU, kas ir ievērojami lētāk nekā jaunākās augstas veiktspējas mikroshēmas. Šī pieeja ne tikai samazina darbības izmaksas, bet arī paplašina pieejamību organizācijām ar ierobežotu budžetu [1] [5]. DeepSEEK-V3 tika apmācīts, izmantojot 2048 GPU par kopējām izmaksām aptuveni 5,5 miljoni USD, parādot krasu pretstatu lielākajiem izdevumiem, kas saistīti ar citiem vadošajiem modeļiem [2] [9].
** 3. Papildu apmācības paņēmieni:
DeepSEEK-V3 ietver zemas precizitātes aprēķināšanas un uzglabāšanas metodes, piemēram, FP8 jaukto precizitātes apmācību, kas samazina atmiņas izmantošanu un paātrina apmācības procesu. Šīs metodes ļauj ātrāk apstrādāt laiku, saglabājot augstu veiktspējas līmeni [3] [6]. Modeļa apmācība tika pabeigta mazāk nekā divu mēnešu laikā, izmantojot tikai 2,8 miljonus GPU stundu daļu no tā, kas daudziem konkurentiem prasa [4] [9].
** 4. Inovatīvas slodzes līdzsvarošanas un prognozēšanas stratēģijas:
Modelī tiek izmantota slodzes līdzsvarošanas stratēģija bez zaudējumiem, kā arī vairāku taktu prognozēšanas mērķi, lai uzlabotu veiktspēju, neradot papildu izmaksas. Šī rūpīga resursu pārvaldība nodrošina, ka visi modeļa komponenti darbojas efektīvi kopā, maksimāli palielinot izlaidi, vienlaikus samazinot atkritumu daudzumu [4] [6].
Veiktspējas metrika
Neskatoties uz zemākajām darbības izmaksām, DeepSEEK-V3 ir parādījis izcilas iespējas dažādos etalonos, pārspējot daudzus lielākus modeļus tādos uzdevumos kā kodēšana un matemātiskā problēmu risināšana. Tās arhitektūra ļauj tai izcili izprast sarežģītus vaicājumus, nepaļaujoties uz plašiem skaitļošanas resursiem, kurus parasti nepieciešami lielākiem modeļiem, piemēram, GPT-4 [2] [6].
Rezumējot, DeepSEEK-V3 efektīva arhitektūras projektēšanas, aparatūras stratēģiska izmantošana, uzlabotas apmācības metodoloģijas un novatoriskas darbības stratēģijas ļauj tai nodrošināt augstu veiktspēju ar ievērojami samazinātām izmaksām, padarot to par spēcīgu sāncensi AI ainavā.
Atsauces:
[1.]
[2] https://fastbots.ai/blog/deepseek-v3-what-it-is-and-why-everyone-s-buzzing-about-it
[3] https://adasci.org/deepseek-v3-explated-optimizing-effity-and-scale/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://www.unite.ai/deepseek-v3-how--chinese-ai-startup-outpaces-tech-giants-in-cost-and-performance/
[6.]
[7] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in -one-vietā
[8] https://deepseekv3.org/blog/deepseek-v3-practical-impact
[9] https://c3.unu.edu/blog/the-open-source-revolution-in-ai-deepseeks-challenge-to-tatus-quo