DeepSeek-V3 đạt được hiệu quả chi phí mà không ảnh hưởng đến hiệu suất thông qua một số chiến lược sáng tạo và lựa chọn kiến trúc để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
Chiến lược chính cho hiệu quả chi phí
** 1. Kiến trúc hỗn hợp của các chuyên gia (MOE):
Deepseek-V3 sử dụng kiến trúc hỗn hợp, chỉ kích hoạt một tập hợp con của các tham số của nó (37 tỷ trên 671 tỷ) cho bất kỳ nhiệm vụ nào. Kích hoạt chọn lọc này làm giảm đáng kể nhu cầu tính toán, cho phép mô hình thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả trong khi giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên [1] [2] [6].
** 2. Sử dụng phần cứng hiệu quả:
Mô hình này được thiết kế để chạy hiệu quả trên GPU cũ hơn, ít mạnh hơn, rẻ hơn đáng kể so với các chip hiệu suất cao mới nhất. Cách tiếp cận này không chỉ làm giảm chi phí hoạt động mà còn mở rộng khả năng tiếp cận cho các tổ chức có ngân sách hạn chế [1] [5]. Deepseek-V3 đã được đào tạo bằng cách sử dụng 2048 GPU với tổng chi phí khoảng 5,5 triệu đô la, cho thấy sự tương phản rõ rệt với các chi phí cao hơn liên quan đến các mô hình hàng đầu khác [2] [9].
** 3. Kỹ thuật đào tạo nâng cao:
Deepseek-V3 kết hợp các phương pháp lưu trữ và tính toán độ chính xác thấp, chẳng hạn như đào tạo chính xác hỗn hợp FP8, làm giảm việc sử dụng bộ nhớ và đẩy nhanh quá trình đào tạo. Các kỹ thuật này cho phép thời gian xử lý nhanh hơn trong khi duy trì mức hiệu suất cao [3] [6]. Việc đào tạo của người mẫu đã được hoàn thành trong vòng chưa đầy hai tháng, chỉ sử dụng 2,8 triệu giờ GPU, một phần nhỏ những gì nhiều đối thủ yêu cầu [4] [9].
** 4. Chiến lược cân bằng và dự đoán tải sáng tạo:
Mô hình sử dụng chiến lược không mất phụ trợ để cân bằng tải và mục tiêu dự đoán đa điểm để tăng cường hiệu suất mà không phải chịu thêm chi phí. Quản lý tài nguyên cẩn thận này đảm bảo rằng tất cả các thành phần của mô hình hoạt động hiệu quả với nhau, tối đa hóa đầu ra trong khi giảm thiểu chất thải [4] [6].
Số liệu hiệu suất
Mặc dù chi phí hoạt động thấp hơn, Deepseek-V3 đã thể hiện các khả năng đặc biệt trong các điểm chuẩn khác nhau, vượt trội so với nhiều mô hình lớn hơn trong các nhiệm vụ như mã hóa và giải quyết vấn đề toán học. Kiến trúc của nó cho phép nó vượt trội trong việc tìm hiểu các truy vấn phức tạp mà không dựa vào các tài nguyên tính toán rộng rãi thường được yêu cầu bởi các mô hình lớn hơn như GPT-4 [2] [6].
Tóm lại, sự kết hợp thiết kế kiến trúc hiệu quả của Deepseek-V3, sử dụng phần cứng chiến lược, phương pháp đào tạo nâng cao và chiến lược hoạt động sáng tạo cho phép nó mang lại hiệu suất cao với chi phí giảm đáng kể, khiến nó trở thành một ứng cử viên mạnh mẽ trong bối cảnh AI.
Trích dẫn:
[1] https://www.businessinsider.com/explaining-deepseek-chinese-models-efficiency-scaring-markets-2025-1
[2] https://fastbots.ai/blog/deepseek-v3-what-it-is-and-why-everyone-s-buzzing-about-it
.
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
.
.
[7] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-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-the-status-quo