DeepSEEK-V3 využíva niekoľko inovatívnych stratégií na zabezpečenie škálovateľnosti a zároveň minimalizuje ďalšie režijné náklady, čím sa stane v oblasti modelov s otvoreným zdrojovým kódom.
Kľúčové stratégie škálovateľnosti
** 1. Architektúra zmesi expertov (MOE)
Deepseek-V3 využíva architektúru zmesi expertov, ktorá počas spracovania aktivuje iba podskupinu svojich 671 miliárd parametrov (37 miliárd na token). Táto selektívna aktivácia významne znižuje výpočtové zaťaženie a využitie pamäte a zároveň udržiava vysoké úrovne výkonnosti v rôznych úlohách, ako je kódovanie a zdôvodnenie [1] [3] [5].
** 2. Multi-hlava latentná pozornosť (MLA)
Model obsahuje viacnásobnú latentnú pozornosť, ktorá optimalizuje využitie pamäte ukladaním do vyrovnávacej pamäte iba komprimované latentné vektory počas inferencie. Tento prístup nielen zachováva zdroje, ale tiež zvyšuje účinnosť spracovania, čo umožňuje efektívnemu škálovaniu Deepseek-V3 bez toho, aby vznikli ďalšie náklady spojené s väčšími pamäťovými stopami [1] [3] [7].
** 3. Vyrovnávanie záťaže bez pomocného strávenia
Deepseek-V3 priekopníci stratégie bez pomocného stráže na vyváženie záťaže. Dynamickým úpravou podmienok zaujatosti zaisťuje, že pracovné zaťaženie sa rovnomerne distribuuje medzi odborníkmi bez toho, aby bolo potrebné ďalšie výpočtové režijné náklady, ktoré sú zvyčajne spojené so stratégiami vyrovnávania záťaže. Táto inovácia umožňuje modelu udržiavať stabilitu výkonnosti pri zmene sa [1] [5].
** 4. Predikcia viacerých tokov (MTP)
Zavedenie predikcie viacerých pracovníkov umožňuje modelu predpovedať súčasne viacero budúcich tokenov, čím sa zvyšuje účinnosť tréningu. Táto metóda umožňuje Deepseek-V3 učiť sa z menšieho počtu žetónov a zároveň zlepšovať koherenciu výstupov, čím sa znižuje celkový čas školenia a spotreba zdrojov [1] [2] [6].
** 5. FP8 Zmiešaný presný výcvik a rámec s dvomapipetami
DeepSEEK-V3 využíva zmiešanú školu FP8, ktorý minimalizuje využitie pamäte GPU a urýchľuje proces odbornej prípravy. V spojení s rámcom s dualpipe tento prístup prekrýva výpočtové a komunikačné úlohy a v porovnaní s inými architektúrami dosiahne 50% zníženie režijných nákladov na školenie. Takáto účinnosť je rozhodujúca pre škálovanie bez eskalujúcich nákladov [1] [2] [4].
Záver
Kombináciou týchto pokročilých techník Deepseek-V3 úspešne škáluje svoje schopnosti a zároveň udržiava nízke prevádzkové náklady. Jeho architektúra podporuje nielen rozsiahlu parametrizáciu, ale tiež zaisťuje, že výkon nie je ohrozený, pretože sa rozširuje, aby zvládal zložitejšie úlohy v rôznych aplikáciách pri spracovaní prirodzeného jazyka a mimo nej [2] [3] [6].
Citácie:
[1] https://bytesizeddesign.substack.com/p/how-deepseek-v3-brings-open-source
[2] https://www.happiom.com/how-deepseek-is-better--ther-other-ai-models/
[3] https://www.safig.fr/en/understand-deepseek-v3-maximize-efficiention-and-scatability-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/01/the-rise-of-deepseek-hat-the--headlines-miss.html
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-viveryones--alking-about
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimization-efficiention-and-scale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionaling-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme