A DeepSeek-V3 a költséghatékonyságot éri el anélkül, hogy számos innovatív stratégiával és építészeti választáson keresztül veszélyeztetné a teljesítményt, amelyek optimalizálják az erőforrások felhasználását.
A költséghatékonyság legfontosabb stratégiái
** 1. A szakértők keveréke (MOE) architektúra:
A DeepSeek-V3 egy szakértők-architektúrát alkalmaz, amely paramétereinek csak egy részét aktiválja (a 671 milliárdból 37 milliárd) az adott feladathoz. Ez a szelektív aktiválás jelentősen csökkenti a számítási igényeket, lehetővé téve a modell számára, hogy komplex feladatokat hatékonyan hajtson végre, miközben minimalizálja az erőforrás -felhasználást [1] [2] [6].
** 2. Hatékony hardverfelhasználás:
A modellt úgy tervezték, hogy hatékonyan működjön a régebbi, kevésbé erős GPU-kon, amelyek lényegesen olcsóbbak, mint a legújabb nagy teljesítményű chipek. Ez a megközelítés nemcsak csökkenti a működési költségeket, hanem kiterjeszti a korlátozott költségvetéssel rendelkező szervezetek hozzáférhetőségét is [1] [5]. A DeepSeek-V3-ot 2048 GPU-val képzették, körülbelül 5,5 millió dollár összköltséggel, éles kontrasztot mutatva a többi vezető modellhez kapcsolódó magasabb költségekkel [2] [9].
** 3. Fejlett edzési technikák:
A DeepSeek-V3 magában foglalja az alacsony pontosságú számítási és tárolási módszereket, például az FP8 vegyes precíziós edzést, amelyek csökkentik a memória használatát és felgyorsítják az edzési folyamatot. Ezek a technikák lehetővé teszik a gyorsabb feldolgozási időket, miközben fenntartják a nagy teljesítményű szintet [3] [6]. A modell képzése kevesebb, mint két hónap alatt fejeződött be, mindössze 2,8 millió GPU órát felhasználva annak töredékét, amit sok versenytárs megkövetel [4] [9].
** 4. Innovatív terheléselosztási és előrejelzési stratégiák:
A modell egy kiegészítő veszteség-mentes stratégiát alkalmaz a terhelés kiegyensúlyozására és egy multi-token előrejelzési célkitűzésre a teljesítmény javítására anélkül, hogy további költségeket jelentene. Az erőforrások gondos kezelése biztosítja, hogy a modell minden alkotóeleme hatékonyan működjön, maximalizálva a kibocsátást, miközben minimalizálja a hulladékot [4] [6].
Performance metrikák
Az alacsonyabb működési költségei ellenére a DeepSeek-V3 kivételes képességeket mutatott be a különféle referenciaértékekben, és sok nagyobb modellt felülmúlott a feladatokban, mint például a kódolás és a matematikai problémamegoldás. Építészete lehetővé teszi, hogy kitűnő legyen az összetett lekérdezések megértésében anélkül, hogy támaszkodna olyan kiterjedt számítási erőforrásokra, amelyeket általában nagyobb modellek igényelnek, mint például a GPT-4 [2] [6].
Összefoglalva: a DeepSeek-V3 hatékony építészeti tervezés, a hardver stratégiai felhasználása, a fejlett képzési módszerek és az innovatív operatív stratégiák kombinációja lehetővé teszi a nagy teljesítmény elérését jelentősen csökkentett költségekkel, így erős versenyzővé válik az AI tájban.
Idézetek:
[1] https://www.businessinsider.com/explining-reepseek-chinese-models-effications-caring-markets-2025-1
[2] https://fastbots.ai/blog/deepseek-v3-what-it-is-and-why-everyone-s-buzzing-about-it
[3] https://adasci.org/deepseek-v3-explain-optimizing-effication-and-scale/
[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- preformance/
[6] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-effication/
[7] https://daily.dev/blog/deepseek-everythththing-you-need-to-know-bout-this-new-llm-in-one-place
[8] https://deepseekv3.org/blog/deepseek-v3-practical-imact
[9] https://c3.unu.edu/blog/the-open-source-revolution-in-ai-deepseeks-challenge-the-status-quo