Deepseek-V3 uporablja več inovativnih strategij za zagotavljanje razširljivosti, hkrati pa zmanjšuje dodatne režijske stroške, s čimer je izstopajoč v področju odprtokodnih jezikovnih modelov.
Ključne strategije za razširljivost
** 1. Arhitektura mešanic-eksperit (MOE)
Deepseek-V3 uporablja arhitekturo mešanic eksperit in med obdelavo aktivira le podskupino svojih 671 milijard parametrov (37 milijard na žeton). Ta selektivna aktivacija znatno zmanjša porabo računske obremenitve in pomnilnika, hkrati pa ohranja visoko raven zmogljivosti pri različnih nalogah, kot sta kodiranje in sklepanje [1] [3] [5].
** 2. Več glava latentna pozornost (MLA)
Model vključuje več glave latentne pozornosti, ki optimizira porabo pomnilnika s predpomnjenjem samo stisnjenih latentnih vektorjev med sklepanjem. Ta pristop ne ohranja samo virov, ampak tudi povečuje učinkovitost obdelave, kar omogoča učinkovito obseg Deepseek-V3, ne da bi pri tem povzročil dodatne stroške, povezane z večjimi odtisi pomnilnika [1] [3] [7].
** 3. Uravnoteženje obremenitve brez izgube
Pionirji Deepseek-V3. Strategija brez pomožne izgube za uravnoteženje obremenitve. Z dinamičnim prilagajanjem pristranskosti zagotavlja, da se delovne obremenitve enakomerno porazdelijo med strokovnjaki, ne da bi potrebovali dodatne računske režijske stroške, ki so običajno povezane s strategijami uravnoteženja obremenitve. Ta inovacija omogoča modelu, da ohrani stabilnost uspešnosti, hkrati pa povečuje [1] [5].
** 4. Napoved z več tok (MTP)
Uvedba večkratnih napovedi omogoča modelu, da hkrati napoveduje več prihodnjih žetonov, kar izboljšuje učinkovitost usposabljanja. Ta metoda omogoča, da se Deepseek-V3 uči iz manj žetonov, hkrati pa izboljšuje skladnost v rezultatih, s čimer se skrajša celoten čas usposabljanja in poraba virov [1] [2] [6].
** 5. FP8 Mešani natančni trening in okvir z dvojno cevjo
Deepseek-V3 uporablja FP8 mešano natančno trening, kar zmanjšuje porabo pomnilnika GPU in pospešuje postopek usposabljanja. Ta pristop skupaj z okvirom Dualpipe prekriva računanja in komunikacijske naloge, kar dosega 50 -odstotno zmanjšanje režijskih stroškov v primerjavi z drugimi arhitekturami. Takšna učinkovitost je ključnega pomena za skaliranje brez stopnjevanja stroškov [1] [2] [4].
Zaključek
S kombinacijo teh naprednih tehnik Deepseek-V3 uspešno zmanjša svoje zmogljivosti, hkrati pa ohranja nizke operativne stroške. Njegova arhitektura ne samo podpira obsežno parametrizacijo, ampak tudi zagotavlja, da uspešnost ni ogrožena, saj se širi na obravnavo bolj zapletenih nalog v različnih aplikacijah pri obdelavi naravnega jezika in zunaj [2] [3] [6].
Navedbe:
[1] https://bytesizeddesign.substack.com/p/how-deepseek-v3-brings-open-source
[2] https://www.happiom.com/how-reepseek-is-better-han-thther-ai-models/
[3] https://www.safig.fr/sl/undack-deepseek-v3-maximize-effice-and-scalabilnost-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/comment/2025/01/the-rise-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-taking-about
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-effice-and-scale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme