Deepseek-V3 menggunakan beberapa strategi inovatif untuk memastikan skalabilitas sambil meminimalkan overhead tambahan, menjadikannya menonjol di ranah model bahasa open-source.
strategi utama untuk skalabilitas
** 1. Arsitektur campuran-ekspert (MOE)
Deepseek-V3 menggunakan arsitektur campuran ahli, hanya mengaktifkan sebagian dari 671 miliar parameternya (37 miliar per token) selama pemrosesan. Aktivasi selektif ini secara signifikan mengurangi beban komputasi dan penggunaan memori sambil mempertahankan tingkat kinerja tinggi di berbagai tugas, seperti pengkodean dan penalaran [1] [3] [5].
** 2. Perhatian Laten Multi-Head (MLA)
Model ini menggabungkan perhatian laten multi-head, yang mengoptimalkan penggunaan memori dengan caching hanya vektor laten terkompresi selama inferensi. Pendekatan ini tidak hanya menghemat sumber daya tetapi juga meningkatkan efisiensi pemrosesan, memungkinkan Deepseek-V3 untuk skala secara efektif tanpa menimbulkan biaya tambahan yang terkait dengan jejak kaki memori yang lebih besar [1] [3] [7].
** 3. Penyeimbangan beban bebas bantu-kehilangan-kehilangan
Deepseek-V3 memelopori strategi bantu-kehilangan-kehilangan untuk menyeimbangkan beban. Dengan menyesuaikan istilah bias secara dinamis, ini memastikan bahwa beban kerja didistribusikan secara merata di seluruh ahli tanpa perlu overhead komputasi tambahan yang biasanya terkait dengan strategi penyeimbangan beban. Inovasi ini memungkinkan model untuk menjaga stabilitas kinerja saat meningkatkan [1] [5].
** 4. Prediksi multi-token (MTP)
Pengenalan prediksi multi-token memungkinkan model untuk memprediksi beberapa token masa depan secara bersamaan, meningkatkan efisiensi pelatihan. Metode ini memungkinkan Deepseek-V3 untuk belajar dari lebih sedikit token sambil meningkatkan koherensi dalam output, sehingga mengurangi waktu pelatihan secara keseluruhan dan konsumsi sumber daya [1] [2] [6].
** 5. FP8 Mixed Precision Training dan Dualpipe Framework
Deepseek-V3 menggunakan pelatihan presisi campuran FP8, yang meminimalkan penggunaan memori GPU dan mempercepat proses pelatihan. Ditambah dengan kerangka kerja dualpipe, pendekatan ini tumpang tindih dengan perhitungan dan tugas komunikasi, mencapai pengurangan 50% dalam pelatihan overhead dibandingkan dengan arsitektur lainnya. Efisiensi seperti itu sangat penting untuk penskalaan tanpa meningkatkan biaya [1] [2] [4].
Kesimpulan
Melalui kombinasi teknik canggih ini, Deepseek-V3 berhasil meningkatkan kemampuannya sambil menjaga biaya operasional tetap rendah. Arsitekturnya tidak hanya mendukung parameterisasi yang luas tetapi juga memastikan bahwa kinerja tidak dikompromikan karena mengembang untuk menangani tugas yang lebih kompleks di berbagai aplikasi dalam pemrosesan bahasa alami dan di luar [2] [3] [6].
Kutipan:
[1] https://bytesizeddesign.substack.com/p/how-deepseek-v3-brings-open-source
[2] https://www.happiom.com/how-deepseek-is-better-than-other-ai-hodels/
[3] https://www.safig.fr/en/understand-deepseek-v3-maximize-eficiency-and-scalability-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/01/the-rise-of-leepseek-what-the-headlines-miss.html
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-about
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-Explained-optimizing-eficiency-and-sale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-cheasoning-20-ramachandran-xakme