Deepseek-V3 saavutab kulutõhususe, kahjustamata tulemusi mitmete uuenduslike strateegiate ja arhitektuuriliste valikute kaudu, mis optimeerivad ressursside kasutamist.
kulutõhususe peamised strateegiad
** 1. Kohapetside segu (MOE) arhitektuur:
Deepseek-V3 kasutab eksperdisegu arhitektuuri, mis aktiveerib mis tahes ülesande jaoks ainult selle parameetrite alamhulga (37 miljardit 671 miljardit). See valikuline aktiveerimine vähendab märkimisväärselt arvutuslikke nõudmisi, võimaldades mudelil tõhusalt keerulisi ülesandeid täita, minimeerides samal ajal ressursside kasutamist [1] [2] [6].
** 2. Tõhus riistvara kasutamine:
Mudel on loodud tõhusaks jooksmiseks vanematel, vähem võimsatel GPU-del, mis on tunduvalt odavamad kui viimased suure jõudlusega kiibid. See lähenemisviis ei vähenda mitte ainult tegevuskulusid, vaid laiendab ka piiratud eelarvetega organisatsioonide juurdepääsetavust [1] [5]. Deepseek-V3 koolitati 2048 GPU-d kogukuluga umbes 5,5 miljonit dollarit, mis näitab teravat kontrasti teiste juhtivate mudelitega seotud kõrgemate kuludega [2] [9].
** 3. Täpsemad koolitustehnikad:
Deepseek-V3 hõlmab madala arvu arvutamis- ja salvestusmeetodeid, näiteks FP8 segatud täppisõppe, mis vähendavad mälu kasutamist ja kiirendavad treeningprotsessi. Need tehnikad võimaldavad kiiremat töötlemisaega, säilitades samal ajal kõrge jõudlusega [3] [6]. Mudeli koolitus viidi lõpule vähem kui kahe kuuga, kasutades vaid 2,8 miljonit GPU tundi murdosa sellest, mida paljud konkurendid nõuavad [4] [9].
** 4. Uuenduslik koormuse tasakaalustamine ja ennustusstrateegiad:
Mudel kasutab lisakulude tasakaalustamiseks lisakaotusevaba strateegiat ja mitmekesist ennustamise eesmärki jõudluse suurendamiseks ilma lisakulude tekitamata. See ressursside hoolikas haldamine tagab, et kõik mudeli komponendid töötavad tõhusalt koos, maksimeerides väljundit, minimeerides samal ajal jäätmeid [4] [6].
Performance mõõdikud
Vaatamata madalamatele tegevuskuludele on Deepseek-V3 näidanud erakordseid võimalusi erinevates võrdlusalustes, edestades palju suuremaid mudeleid sellistes ülesannetes nagu kodeerimine ja matemaatiline probleemide lahendamine. Selle arhitektuur võimaldab tal silma paista keerukate päringute mõistmisel, tuginemata ulatuslikele arvutuslikele ressurssidele, mida tavaliselt nõuavad suuremad mudelid nagu GPT-4 [2] [6].
Kokkuvõtlikult võimaldab DeepSek-V3 kombinatsioon tõhusast arhitektuurilisest disainist, riistvara strateegilisest kasutamisest, täiustatud koolitusmetoodikatest ja uuenduslikest operatiivstrateegiatest pakkuda kõrgel tasemel oluliselt vähendatud kuludega, muutes selle AI maastikul tugevaks kandidaadiks.
Tsitaadid:
]
]
[3] https://adasci.org/deepseek-v3-plapined-optimation-efficy-and---cale/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
]
]
[8] https://deepseekv3.org/blog/deepseek-v3-cractical-igpect
]