DeepSeek-V3 využívá několik inovativních strategií k zajištění škálovatelnosti a zároveň minimalizuje další režijní náklady, což z něj činí standout v oblasti modelů jazyků s otevřeným zdrojovým kódem.
Klíčové strategie pro škálovatelnost
** 1. Architektura směsi expertů (MOE)
DeepSeek-V3 využívá během zpracování architekturu směsi expertů a během zpracování aktivuje pouze podskupinu svých 671 miliard parametrů (37 miliard na token). Tato selektivní aktivace významně snižuje výpočetní využití zátěže a paměti při zachování vysokých úrovní výkonu v různých úkolech, jako je kódování a uvažování [1] [3] [5].
** 2. Multi-head latentní pozornost (MLA)
Model zahrnuje více head latentní pozornosti, která optimalizuje využití paměti ukládáním do mezipaměti pouze komprimované latentní vektory během závěru. Tento přístup nejen zachovává zdroje, ale také zvyšuje účinnost zpracování, což umožňuje deepseek-v3 efektivně měřítko, aniž by vznikly dodatečné náklady spojené s většími stopami paměti [1] [3] [7].
** 3. Vyrovnávání zátěže bez pomocné ztráty
DeepSeek-V3 průkopníci strategie bez pomocné ztráty pro vyrovnávání zátěže. Dynamickou úpravou podmínek zkreslení zajišťuje, že pracovní vytížení jsou rovnoměrně distribuovány mezi odborníky, aniž by bylo nutné další výpočetní režii obvykle spojené se strategiemi vyrovnávání zátěže. Tato inovace umožňuje modelu udržovat stabilitu výkonu a zároveň se zvyšovat [1] [5].
** 4. Předpověď více tónů (MTP)
Zavedení predikce více tónů umožňuje modelu předpovědět více budoucích tokenů současně a zvýšit účinnost tréninku. Tato metoda umožňuje DeepSeek-V3 učit se z menšího počtu žetonů a zároveň zlepšovat koherenci výstupů, čímž se zkracuje celkovou dobu tréninku a spotřebu zdrojů [1] [2] [6].
** 5. FP8 Smíšený přesný trénink a rámec Dualpipe
DeepSeek-V3 využívá smíšené přesné trénink FP8, který minimalizuje využití paměti GPU a urychluje proces tréninku. Ve spojení s rámcem Dualpipe se tento přístup překrývá s výpočtem a komunikačními úkoly a dosáhne 50% snížení režijních nákladů ve srovnání s jinými architekturami. Taková účinnost je zásadní pro škálování bez stupňování nákladů [1] [2] [4].
Závěr
Prostřednictvím kombinace těchto pokročilých technik DeepSeek-V3 úspěšně upravuje své schopnosti a zároveň udržuje nízké provozní náklady. Její architektura nejen podporuje rozsáhlou parametrizaci, ale také zajišťuje, že výkon není ohrožen, protože se rozšiřuje tak, aby zvládl složitější úkoly napříč různými aplikacemi při zpracování přirozeného jazyka a za [2] [3] [6].
Citace:
[1] https://bytesizedDesign.substack.com/p/how-deepseek-v3 brinds-open-source
[2] https://www.happiom.com/how-deepseek-is-better-than-other-ai-models/
[3] https://www.safig.fr/en/understand-deepseek-v3-maximize-efektivita a scalability-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/01/the-sise-of-deepseek-wathe-headlines-miss.html
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-otout
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-expplaided-optimising-efficience-and-scale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-ai-open-source-reasonring-20-ramachandran-xakme