DeepSeek-V3는 추가 오버 헤드를 최소화하면서 확장 성을 보장하기 위해 몇 가지 혁신적인 전략을 사용하여 오픈 소스 언어 모델의 영역에서 눈에 띄게됩니다.
확장 성을위한 주요 전략
** 1. 혼합 운동 (MOE) 아키텍처
DeepSeek-V3는 혼합 경험 아키텍처를 사용하여 처리 중에 671 억 파라미터 (토큰 당 370 억)의 하위 집합 만 활성화합니다. 이 선택적 활성화는 코딩 및 추론과 같은 다양한 작업에서 고성능 수준을 유지하면서 계산 부하 및 메모리 사용량을 크게 줄입니다 [1] [3] [5].
** 2. 멀티 헤드 잠재 관심 (MLA)
이 모델은 다중 헤드 잠재주의를 통합하여 추론 중 압축 잠재 벡터 만 캐싱하여 메모리 사용량을 최적화합니다. 이 접근법은 리소스를 보존 할뿐만 아니라 처리 효율성을 향상시켜 더 큰 메모리 풋 프린트와 관련된 추가 비용을 발생시키지 않고도 DeepSeek-V3가 효과적으로 확장 할 수 있도록합니다 [1] [3] [7].
** 3. 보조 손실이없는로드 밸런싱
DeepSeek-V3는로드 밸런싱을위한 보조 손실이없는 전략을 개척합니다. 바이어스 용어를 동적으로 조정함으로써 일반적으로로드 밸런싱 전략과 관련된 추가 계산 오버 헤드없이 작업량이 전문가에게 균등하게 배포되도록합니다. 이 혁신을 통해 모델은 성능 안정성을 유지하면서 스케일 업 [1] [5].
** 4. 다중 점화 예측 (MTP)
다중 점화 예측을 도입하면 모델은 여러 미래의 토큰을 동시에 예측하여 교육 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 DeepSeek-V3이 적은 수의 토큰으로부터 배울 수있는 동시에 출력의 일관성을 향상시켜 전체 교육 시간과 자원 소비를 줄일 수 있습니다 [1] [2] [6].
** 5. FP8 혼합 정밀 훈련 및 듀얼 파이프 프레임 워크
DeepSeek-V3은 FP8 혼합 정밀 훈련을 사용하여 GPU 메모리 사용을 최소화하고 교육 프로세스를 가속화합니다. Dualpipe 프레임 워크와 함께이 접근법은 계산 및 통신 작업과 겹치며 다른 아키텍처에 비해 교육 오버 헤드가 50% 감소합니다. 이러한 효율성은 비용을 증가시키지 않고 스케일링에 중요합니다 [1] [2] [4].
결론
이러한 고급 기술의 조합을 통해 DeepSeek-V3는 운영 비용을 낮게 유지하면서 기능을 성공적으로 확장합니다. 이 아키텍처는 광범위한 매개 변수화를 지원할뿐만 아니라 자연 언어 처리 및 그 이상의 다양한 응용 분야에서보다 복잡한 작업을 처리하기 위해 확장되어 성능이 손상되지 않도록합니다 [2] [3] [6].
인용 :
[1] https://bytesizeddesign.substack.com/p/how-deepseek-v3------- 소스
[2] https://www.happiom.com/how-deepseek-is-better-than-other-ai-models/
[3] https://www.safig.fr/en/understand-deepseek-v3-maximize-maxeficiency-and-scalability-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/01/the-rise-of-deepseek-wh at-headlines-miss.html
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-llm-everyones-talking-about
[7] https://adasci.org/deepseek-v3- 여기에서-옵션-효율성-스케일/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme