DeepSeek-V3 sử dụng một số chiến lược sáng tạo để đảm bảo khả năng mở rộng trong khi giảm thiểu chi phí bổ sung, khiến nó trở thành một sự nổi bật trong lĩnh vực của các mô hình ngôn ngữ nguồn mở.
Chiến lược chính cho khả năng mở rộng
** 1. Kiến trúc hỗn hợp của các chuyên gia (MOE)
Deepseek-V3 sử dụng kiến trúc hỗn hợp, chỉ kích hoạt một tập hợp con gồm 671 tỷ tham số (37 tỷ mỗi mã thông báo) trong quá trình xử lý. Kích hoạt chọn lọc này làm giảm đáng kể tải trọng tính toán và sử dụng bộ nhớ trong khi duy trì mức hiệu suất cao trong các tác vụ khác nhau, chẳng hạn như mã hóa và lý luận [1] [3] [5].
** 2. Sự chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA)
Mô hình kết hợp sự chú ý tiềm ẩn đa đầu, giúp tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ bằng cách bộ nhớ đệm chỉ nén các vectơ tiềm ẩn trong quá trình suy luận. Cách tiếp cận này không chỉ bảo tồn tài nguyên mà còn tăng cường hiệu quả xử lý, cho phép DeepSeek-V3 mở rộng hiệu quả mà không phải chịu thêm chi phí liên quan đến dấu chân bộ nhớ lớn hơn [1] [3] [7].
** 3. Cân bằng tải không mất phụ trợ
Deepseek-V3 tiên phong một chiến lược không mất phụ trợ để cân bằng tải. Bằng cách tự động điều chỉnh các thuật ngữ thiên vị, nó đảm bảo rằng khối lượng công việc được phân phối đồng đều giữa các chuyên gia mà không cần chi phí tính toán thêm thường liên quan đến các chiến lược cân bằng tải. Sự đổi mới này cho phép mô hình duy trì sự ổn định hiệu suất trong khi tăng quy mô [1] [5].
** 4. Dự đoán đa điểm (MTP)
Việc giới thiệu dự đoán đa điểm cho phép mô hình dự đoán đồng thời nhiều mã thông báo trong tương lai, nâng cao hiệu quả đào tạo. Phương pháp này cho phép Deepseek-V3 học hỏi từ ít mã thông báo hơn trong khi cải thiện sự gắn kết trong đầu ra, do đó giảm thời gian đào tạo và tiêu thụ tài nguyên tổng thể [1] [2] [6].
** 5. Huấn luyện chính xác hỗn hợp FP8 và Khung DualPipe
Deepseek-V3 sử dụng đào tạo chính xác hỗn hợp FP8, giúp giảm thiểu việc sử dụng bộ nhớ GPU và tăng tốc quá trình đào tạo. Cùng với khung DualPipe, phương pháp này chồng chéo các nhiệm vụ tính toán và giao tiếp, đạt được mức giảm 50% chi phí đào tạo so với các kiến trúc khác. Hiệu quả như vậy là rất quan trọng cho việc mở rộng quy mô mà không cần phải leo thang [1] [2] [4].
Phần kết luận
Thông qua sự kết hợp của các kỹ thuật tiên tiến này, DeepSeek-V3 đã thành công các khả năng của nó trong khi vẫn giữ chi phí hoạt động thấp. Kiến trúc của nó không chỉ hỗ trợ tham số hóa rộng rãi mà còn đảm bảo rằng hiệu suất không bị xâm phạm khi nó mở rộng để xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn trên các ứng dụng khác nhau trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ngoài [2] [3] [6].
Trích dẫn:
[1)
[2] https://www.happiom.com/how-deepseek
[3] https://www.safig.fr/en/understand-deepseek-v3-maximize-efficiency-and-scalability-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/commentary/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-talking-about
.
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
