DeepSeek-V3 จะบรรลุความคุ้มค่าได้อย่างไรโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ

กลยุทธ์สำคัญสำหรับความคุ้มค่า

** 1. สถาปัตยกรรมส่วนผสมของ Experts (Moe):
Deepseek-V3 ใช้สถาปัตยกรรมผสมของ Experts ซึ่งเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ (37 พันล้านจาก 671 พันล้าน) สำหรับงานที่กำหนด การเปิดใช้งานการเลือกนี้ช่วยลดความต้องการการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญทำให้แบบจำลองสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ลดการใช้ทรัพยากร [1] [2] [6]

** 2. การใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพ:
โมเดลได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างมีประสิทธิภาพบน GPU ที่มีอายุมากกว่าและทรงพลังน้อยกว่าซึ่งราคาถูกกว่าชิปประสิทธิภาพสูงล่าสุด วิธีการนี้ไม่เพียงลดต้นทุนการดำเนินงาน แต่ยังขยายการเข้าถึงสำหรับองค์กรที่มีงบประมาณ จำกัด [1] [5] Deepseek-V3 ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ GPU ในปี 2048 ด้วยค่าใช้จ่ายทั้งหมดประมาณ $ 5.5 ล้านแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้นที่เกี่ยวข้องกับโมเดลชั้นนำอื่น ๆ [2] [9]

** 3. เทคนิคการฝึกอบรมขั้นสูง:
Deepseek-V3 รวมเอาวิธีการคำนวณและการจัดเก็บที่มีความแม่นยำต่ำเช่นการฝึกอบรมความแม่นยำแบบผสม FP8 ซึ่งลดการใช้หน่วยความจำและเร่งกระบวนการฝึกอบรม เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้เวลาในการประมวลผลเร็วขึ้นในขณะที่รักษาระดับประสิทธิภาพสูง [3] [6] การฝึกอบรมของโมเดลเสร็จสมบูรณ์ในเวลาน้อยกว่าสองเดือนโดยใช้เวลาเพียง 2.8 ล้าน GPU ชั่วโมงเพียงเศษเสี้ยวของสิ่งที่คู่แข่งหลายคนต้องการ [4] [9]

** 4. กลยุทธ์การปรับสมดุลโหลดและการทำนายนวัตกรรม:
โมเดลใช้กลยุทธ์เสริมการสูญเสียการสูญเสียสำหรับการปรับสมดุลการโหลดและวัตถุประสงค์การทำนายแบบหลายท็อกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม การจัดการทรัพยากรอย่างรอบคอบนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าส่วนประกอบทั้งหมดของแบบจำลองทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพเพิ่มผลผลิตสูงสุดในขณะที่ลดของเสีย [4] [6]

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ

แม้จะมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ต่ำกว่า Deepseek-V3 ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถพิเศษในการวัดประสิทธิภาพที่หลากหลาย แต่มีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นที่มีขนาดใหญ่กว่าในงานเช่นการเข้ารหัสและการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ สถาปัตยกรรมของมันช่วยให้มันเก่งในการทำความเข้าใจการสืบค้นที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องพึ่งพาทรัพยากรการคำนวณที่กว้างขวางโดยทั่วไปจะต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่เช่น GPT-4 [2] [6]

โดยสรุปการรวมกันของการออกแบบสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพการใช้ฮาร์ดแวร์เชิงกลยุทธ์วิธีการฝึกอบรมขั้นสูงและกลยุทธ์การดำเนินงานที่เป็นนวัตกรรมทำให้สามารถส่งมอบประสิทธิภาพสูงได้ในราคาที่ลดลงอย่างมาก

การอ้างอิง:
[1] https://www.businessinsider.com/explaining-deepseek-chinese-models-eficiency-scaring-markets-2025-1
[2] https://fastbots.ai/blog/deepseek-v3- what-it-is-and-why-eryone-s-sbuzzing-about-it
[3] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficience-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-performance/
[6] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-efficiency/
[7] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-his-new-llm-in-one-place
[8] https://deepseekv3.org/blog/deepseek-v3-practical-pact
[9] https://c3.unu.edu/blog/the-open-source-revolution-in-ai-deepseeks-challenge-to-the-status-quo