„Deepseek-V3“ naudoja keletą novatoriškų strategijų, užtikrinančių mastelį, tuo pačiu sumažinant papildomas pridėtines išlaidas, todėl tai išsiskiria atvirojo kodo kalbų modelių srityje.
Pagrindinės mastelio strategijos
** 1. Ekspertų mišinio (MOE) architektūra
„Deepseek-V3“ naudoja ekspertų mišinį architektūrą, suaktyvindama tik 671 milijardo parametrų (37 milijardų už žetoną) pogrupį. Šis selektyvus aktyvavimas žymiai sumažina skaičiavimo apkrovos ir atminties naudojimą, išlaikant aukštą našumo lygį įvairiose užduotyse, tokiose kaip kodavimas ir samprotavimas [1] [3] [5].
** 2. Kelių galvos latentinis dėmesys (MLA)
Modelis įtraukia kelių galvos latentinį dėmesį, kuris optimizuoja atminties naudojimą, talpykloje kaupiant tik suspaustus latentinius vektorius. Šis metodas ne tik išsaugo išteklius, bet ir padidina apdorojimo efektyvumą, leisdamas „Deepseeek-V3“ efektyviai mastelio mastelį, nepatiriant papildomų išlaidų, susijusių su didesniais atminties pėdsakais [1] [3] [7].
** 3. Pagalbinis apkrovos balansavimas be nuostolių
„Deepseek-V3“ pradininkai yra pagalbinių nuostolių be apkrovos balansavimo strategija. Dinamiškai koreguojant šališkumo terminus, jis užtikrina, kad darbo krūviai tolygiai pasiskirsto ekspertams, nereikalaujant papildomų skaičiavimo pridėtinių išlaidų, paprastai susijusių su apkrovos balansavimo strategijomis. Ši naujovė leidžia modeliui išlaikyti našumo stabilumą, tuo pačiu padidindama [1] [5].
** 4. Daugialypė prognozė (MTP)
Įdiegus daugialypę prognozę, modelis leidžia vienu metu numatyti kelis ateities žetonus, padidindamas treniruočių efektyvumą. Šis metodas leidžia „Deepseek-V3“ mokytis iš mažiau žetonų, tuo pačiu pagerinant išvestų darną, taip sutrumpindamas bendrą mokymo laiką ir išteklių suvartojimą [1] [2] [6].
** 5. FP8 Mišrus tikslus mokymas ir dvigubo vamzdžio sistema
„Deepseek-V3“ naudoja FP8 mišrią tikslumo mokymą, kuris sumažina GPU atminties naudojimą ir pagreitina mokymo procesą. Kartu su „DualPipe“ sistema, šis požiūris sutampa su skaičiavimo ir ryšių užduotimis, o mokymo pridėtinės vertės sumažėjo 50%, palyginti su kitomis architektūromis. Toks efektyvumas yra labai svarbus norint padidinti keitimą be padidinant išlaidas [1] [2] [4].
Išvada
Derindamas šiuos pažengusius metodus, „Deepseek-V3“ sėkmingai padidina savo galimybes, išlaikant mažas veiklos sąnaudas. Jos architektūra ne tik palaiko didelį parametrų nustatymą, bet ir užtikrina, kad našumas nebus pažeistas, nes jis plečiasi, kad galėtų atlikti sudėtingesnes užduotis įvairiose natūralių kalbų apdorojimo srityse ir už jos ribų [2] [3] [6].
Citatos:
[1] https://byteseddesign.substack.com/p/how-deepseek-v3-brings-open-source
[2] https://www.happiom.com/how-deepseek-is-better-than-other-ai-models/
[3] https://www.safig.fr/en/undert-deepseek-v3-maximize-fefictity-and-calability-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/commenary/2025/01/the-reise-of-deepseek- 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-out
[7] https://adaci.org/deepseek-v3-oxplied-optimizing-fefictity-and-cale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutioning-ai-open-ource-reasoning-20-ramachandran-xakme