DeepSeek-V3 використовує кілька інноваційних стратегій для забезпечення масштабованості, мінімізуючи додаткові накладні витрати, що робить його видатним у царині мови з відкритим кодом.
Ключові стратегії масштабованості
** 1. Архітектура суміші-експертів (МО)
DeepSeek-V3 використовує архітектуру суміші експертів, активуючи лише підмножину своїх 671 мільярдів параметрів (37 мільярдів за жетон) під час обробки. Ця селективна активація значно знижує обчислювальне навантаження та використання пам'яті, зберігаючи високі рівні продуктивності в різних завданнях, таких як кодування та міркування [1] [3] [5].
** 2. Багатоголівна латентна увага (MLA)
Модель включає в себе багатоголівну латентну увагу, яка оптимізує використання пам'яті, кешувавши лише стиснених латентних векторів під час висновку. Такий підхід не тільки зберігає ресурси, але й підвищує ефективність обробки, що дозволяє DeepSeek-V3 ефективно масштабувати без необхідності додаткових витрат, пов'язаних з більшими слідами пам'яті [1] [3] [7].
** 3. Балансування навантаження без допомоги
Піонери DeepSeek-V3-це стратегія, що не містить втрати, для збалансування навантаження. Динамічно коригуючи терміни зміщення, він гарантує, що навантаження рівномірно розподіляються між експертами без необхідності додаткових обчислювальних накладних витрат, як правило, пов'язаних із стратегіями балансування навантаження. Ця інновація дозволяє моделі підтримувати стабільність продуктивності при збільшенні [1] [5].
** 4. Багаторічний прогноз (MTP)
Впровадження мультипробувального прогнозування дозволяє моделі одночасно передбачити багаторазові жетони майбутнього, підвищуючи ефективність навчання. Цей метод дозволяє DeepSeek-V3 вчитися у меншій кількості жетонів, покращуючи узгодженість результатів, тим самим скорочуючи загальний час навчання та споживання ресурсів [1] [2] [6].
** 5. FP8 змішана точність тренувань та подвійної труби
DeepSeek-V3 використовує FP8 змішану точну підготовку, що мінімізує використання пам'яті GPU та прискорює навчальний процес. У поєднанні з рамками подвійної труби цей підхід перекриває завдання обчислення та комунікації, досягаючи 50% зниження навантажень на навчання порівняно з іншими архітектурами. Така ефективність має вирішальне значення для масштабування без нарощування витрат [1] [2] [4].
Висновок
Завдяки поєднанню цих передових методик, DeepSeek-V3 успішно масштабує свої можливості, зберігаючи низькі витрати на експлуатацію. Його архітектура не тільки підтримує широку параметризацію, але й забезпечує, що продуктивність не порушена, оскільки вона розширюється для вирішення більш складних завдань у різних застосуванні в обробці природних мов та за її межами [2] [3] [6].
Цитати:
[1] https://bytesizeddesign.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/understand-deepseek-v3-maximize-efficience-and-scalability-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/01/the-rise-of-deepseek-what-the-fheadlines-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-optimization-eficsificy-and-scale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-resoning-20-ramachandran-xakme