Deepseek-V3 kasutab mastaapsuse tagamiseks mitmeid uuenduslikke strateegiaid, minimeerides samal ajal täiendavaid üldkulusid, muutes selle silmapaistva lähtekoodiga keelemudelite valdkonnas.
Mastaapsuse peamised strateegiad
** 1. Expertsisegu (MOE) arhitektuur
Deepseek-V3 kasutab töötlemise ajal eksperdi segu arhitektuuri, aktiveerides töötlemise ajal ainult oma 671 miljardi parameetri (37 miljardit sümboolika kohta) alamhulka. See valikuline aktiveerimine vähendab märkimisväärselt arvutuslikku koormust ja mälu kasutamist, säilitades samal ajal kõrge jõudlusastme erinevates ülesannetes, näiteks kodeerimine ja mõttekäik [1] [3] [5].
** 2. Mitmepeaga varjatud tähelepanu (MLA)
Mudel sisaldab mitmepeaga varjatud tähelepanu, mis optimeerib mälu kasutamist, vahemällu salvestades järeldamise ajal ainult varjatud vektoreid. See lähenemisviis mitte ainult ei säilita ressursse, vaid suurendab ka töötlemise tõhusust, võimaldades DeepSEEK-V3-l tõhusalt skaleerida, ilma et peataks suuremate mälujalajälgedega seotud lisakulusid [1] [3] [7].
** 3. Abistava kaotusevaba koormuse tasakaalustamine
Deepseek-V3 teerajajad Abi-kaotusvaba strateegia koormuse tasakaalustamiseks. Dünaamiliselt eelarvamuste terminite kohandades tagab see, et töökoormus jaotub ekspertide vahel ühtlaselt, ilma et oleks vaja täiendavaid arvutuslikke üldkulusid, mis on tavaliselt seotud koormuse tasakaalustamise strateegiatega. See uuendus võimaldab mudelil säilitada jõudluse stabiilsust, samal ajal kui suurendatakse [1] [5].
** 4. Mitmetugev ennustus (MTP)
Mitmetorunud ennustuse kasutuselevõtt võimaldab mudelil ennustada mitut tulevast žetooni samaaegselt, suurendades treeningu tõhusust. See meetod võimaldab Deepseek-V3-l õppida vähem žetoonidelt, parandades samal ajal väljundite sidusust, vähendades sellega kogu treeninguaja ja ressursside tarbimist [1] [2] [6].
** 5. FP8 segatud täppisõpe ja duurpiperaamistik
Deepseek-V3 kasutab FP8 segatud täppisõpet, mis minimeerib GPU mälu kasutamist ja kiirendab treeningprotsessi. Koos Dualpipe'i raamistikuga kattub see lähenemisviis arvutus- ja kommunikatsiooniülesannetega, saavutades treeningu vähenemise 50% võrreldes teiste arhitektuuridega. Selline tõhusus on skaleerimise jaoks ülioluline ilma kulusid suurendamata [1] [2] [4].
Järeldus
Nende edasijõudnute tehnikate kombinatsiooni kaudu vähendab Deepseek-V3 edukalt oma võimeid, hoides samal ajal tegevuskulud madalad. Selle arhitektuur ei toeta mitte ainult ulatuslikku parameetrit, vaid tagab ka selle, et jõudlus ei kahjustata, kuna see laieneb keerukamate ülesannete täitmiseks erinevates rakendustes loodusliku keele töötlemisel ja väljaspool seda [2] [3] [6].
Tsitaadid:
]
]
]
]
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
]
]