„Deepseek-V3“ pasiekia ekonominio efektyvumo, nepakenkiant veiklai per keletą novatoriškų strategijų ir architektūrinių pasirinkimų, kurie optimizuoja išteklių panaudojimą.
Pagrindinės ekonominio efektyvumo strategijos
** 1. Ekspertų mišinio (MOE) architektūra:
„Deepseek-V3“ naudojama ekspertų mišinio architektūra, kuri bet kuriai užduotims suaktyvina tik jo parametrų pogrupį (37 milijardus iš 671 milijardo). Šis selektyvus aktyvavimas žymiai sumažina skaičiavimo poreikius, leidžiančią modeliui efektyviai atlikti sudėtingas užduotis, tuo pačiu sumažinant išteklių naudojimą [1] [2] [6].
** 2. Efektyvus aparatūros panaudojimas:
Modelis yra skirtas efektyviai paleisti senesnius, mažiau galingus GPU, kurie yra žymiai pigesni nei naujausi aukštos kokybės lustai. Šis požiūris ne tik sumažina veiklos sąnaudas, bet ir išplečia prieinamumą organizacijoms, kurių biudžetas yra ribotas [1] [5]. „Deepseek-V3“ buvo apmokytas naudojant 2048 GPU, kurių bendra kaina buvo maždaug 5,5 mln.
** 3. Pažangios mokymo būdai:
„Deepseek-V3“ apima mažo tikslumo skaičiavimo ir saugojimo metodus, tokius kaip FP8 mišrių tikslumų mokymai, kurie sumažina atminties naudojimą ir pagreitina mokymo procesą. Šie metodai leidžia greičiau apdoroti, išlaikant aukštą našumo lygį [3] [6]. Modelio mokymai buvo baigti per mažiau nei du mėnesius, naudojant tik 2,8 milijono GPU valandų dalį to, ko reikia daugeliui konkurentų [4] [9].
** 4. Novatoriškos apkrovos balansavimo ir numatymo strategijos:
Šis modelis naudoja pagalbinę apkrovos balansavimo strategiją ir daugialypės prognozavimo tikslą, siekiant pagerinti našumą, nepatiriant papildomų išlaidų. Šis kruopštus išteklių valdymas užtikrina, kad visi modelio komponentai efektyviai veiktų kartu, maksimaliai padidindami išėjimą ir sumažinant atliekas [4] [6].
našumo metrika
Nepaisant mažesnių veiklos išlaidų, „Deepseeek-V3“ parodė išskirtines galimybes įvairiuose etalonuose, pralenkdamas daugelį didesnių modelių tokiose užduotyse kaip kodavimas ir matematinis problemų sprendimas. Jos architektūra leidžia jai puikiai suprasti sudėtingas užklausas, nesikreipiant į didelius skaičiavimo išteklius, kurių paprastai reikalauja didesni modeliai, tokie kaip GPT-4 [2] [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek-V3“ efektyvaus architektūrinio dizaino derinys, strateginis aparatinės įrangos naudojimas, pažangios mokymo metodikos ir novatoriškos veiklos strategijos leidžia jai užtikrinti aukštą našumą žymiai sumažintomis sąnaudomis, todėl jis yra stiprus varžovas AI kraštovaizdyje.
Citatos:
[1] https://www.businessinsider.com/explaining-deepseek-cinese-models-efficatity-thexing-markets-2025-1
[2] https://fastbots.ai/blog/deepseek-v3-what-it-is-and-why-everyone--u-buzzing-about-it-it
[3] https://adaci.org/deepseek-v3-oxplied-optimizing-fefictity-and-cale/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://www.unite.ai/deepseek-v3-how-a-chinese-ai-startup-outpaces-tech-giants-in-fost--coformance/
[6] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-effication/
[7] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-reed-to-know-out-this-new-llm-in-on-oone-place
[8] https://deepseekv3.org/blog/deepseek-v3-praktical-impact
[9] https://c3.unu.edu/blog/the-open-oource-revolution-in-ai-deepseeks challenge-to-the-status-quo