DeepSeek-V3 izmanto vairākas novatoriskas stratēģijas, lai nodrošinātu mērogojamību, vienlaikus samazinot papildu pieskaitāmās izmaksas, padarot to par izcilu atvērtā koda valodas modeļu jomu.
Galvenās mērogojamības stratēģijas
** 1. Experts maisījuma (MOE) arhitektūra
DeepSEEK-V3 izmanto arhitektūru Experts, apstrādājot tikai 671 miljarda parametru (37 miljardus uz marķiera) apakškopas. Šī selektīvā aktivācija ievērojami samazina skaitļošanas slodzi un atmiņas izmantošanu, vienlaikus saglabājot augstu veiktspējas līmeni dažādos uzdevumos, piemēram, kodēšana un argumentācija [1] [3] [5].
** 2. Vairāku galvu latenta uzmanība (MLA)
Modelis satur vairāku galvu latentu uzmanību, kas optimizē atmiņas izmantošanu, secinot tikai saspiestus latentos vektorus. Šī pieeja ne tikai saglabā resursus, bet arī uzlabo apstrādes efektivitāti, ļaujot DeepSEEK-V3 efektīvi mērogot, neradot papildu izmaksas, kas saistītas ar lielākām atmiņas nospiedumiem [1] [3] [7].
** 3. Slodzes līdzsvarošana bez zaudējumiem
DeepSEEK-V3 pionieri Slodzes līdzsvarošanas stratēģija bez zaudējumiem. Dinamiski pielāgojot aizspriedumu terminus, tas nodrošina, ka darba slodze tiek vienmērīgi sadalīta starp ekspertiem, bez nepieciešamības pēc papildu aprēķina pieskaitāmām izmaksām, kas parasti saistītas ar slodzes līdzsvarošanas stratēģijām. Šis jauninājums ļauj modelim saglabāt veiktspējas stabilitāti, vienlaikus palielinot [1] [5].
** 4. Daudzkārtēja prognoze (MTP)
Daudzkārtīgu prognozes ieviešana ļauj modelim vienlaikus paredzēt vairākus nākotnes žetonus, uzlabojot apmācības efektivitāti. Šī metode ļauj DeepSEEK-V3 mācīties no mazāk žetonu, vienlaikus uzlabojot izejas koherenci, tādējādi samazinot kopējo apmācības laiku un resursu patēriņu [1] [2] [6].
** 5. FP8 jaukta precizitātes apmācība un dualpipe ietvars
DeepSEEK-V3 izmanto FP8 jaukto precizitātes apmācību, kas samazina GPU atmiņas izmantošanu un paātrina apmācības procesu. Kopā ar DualPipe ietvaru šī pieeja pārklājas ar aprēķināšanas un komunikācijas uzdevumiem, sasniedzot apmācības pieskaitāmās izmaksas par 50% salīdzinājumā ar citām arhitektūrām. Šāda efektivitāte ir būtiska mērogošanai, nepaaugstinot izmaksas [1] [2] [4].
Secinājums
Apvienojot šīs progresīvās metodes, DeepSEEK-V3 veiksmīgi palielina savas iespējas, vienlaikus saglabājot zemas darbības izmaksas. Tās arhitektūra ne tikai atbalsta plašu parametrizāciju, bet arī nodrošina, ka veiktspēja netiek apdraudēta, jo tā paplašinās, lai apstrādātu sarežģītākus uzdevumus dažādos lietojumos dabiskās valodas apstrādē un ārpus tās [2] [3] [6].
Atsauces:
[1] https://bytesizeddesign.substack.com/p/how-depseek-v3-crings-open-ource
[2] https://www.happiom.com/how-depseek-is-better-than-other-ai-models/
[3] https://www.safig.fr/en/understand-depseek-v3-maximize-efektivity-ncalability-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/01/the-rise-of-depseek-what-the-headlines-miss.html
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6.]
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-explated-optimizing-effity-and-scale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolucionizing-ai-open-source-reasoring-20-ramachandran-xakme