A DeepSeek-V3 számos innovatív stratégiát alkalmaz a skálázhatóság biztosítása érdekében, miközben minimalizálja a további általános költségeket, így kiemelkedik a nyílt forrású nyelvi modellek területén.
A méretezhetőség legfontosabb stratégiái
** 1. Szakértők keveréke (MOE) architektúra
A DeepSeek-V3 egy szakértőkép-architektúrát használ, és a feldolgozás során csak a 671 milliárd paraméter (37 milliárd) token (37 milliárd) részhalmazát aktiválja. Ez a szelektív aktiválás jelentősen csökkenti a számítási terhelést és a memória használatát, miközben fenntartja a nagy teljesítményű szinteket a különféle feladatokban, például a kódolás és az érvelés [1] [3] [5].
** 2. Többfejű látens figyelem (MLA)
A modell magában foglalja a többfejű látens figyelmet, amely optimalizálja a memóriafelhasználást azáltal, hogy a következtetés során csak a tömörített látens vektorokat gyorsítják le. Ez a megközelítés nemcsak az erőforrásokat megóvja, hanem javítja a feldolgozási hatékonyságot is, lehetővé téve a DeepSeek-V3 hatékony méretarányát anélkül, hogy a nagyobb memória lábnyomokkal járó további költségeket felmerülne [1] [3] [7].
** 3. KIEGÉSZÍTŐ VESZTÉSI TERMÉK-ELLENŐRZÉS
A DeepSeek-V3 úttörők egy segédvesztés-mentes stratégiát a terhelés kiegyensúlyozására. Az elfogultsági kifejezések dinamikus kiigazításával biztosítja, hogy a munkaterhelések egyenletesen oszlanak meg a szakértők között anélkül, hogy szükség lenne a terheléselosztási stratégiákkal jellemző extra számítási általános költségekre. Ez az innováció lehetővé teszi a modell számára, hogy fenntartsa a teljesítmény stabilitását, miközben méretezi [1] [5].
** 4. Multi-token előrejelzés (MTP)
A multi-token előrejelzés bevezetése lehetővé teszi a modell számára, hogy egyszerre előre jelezze a több jövő tokeneket, javítva az edzés hatékonyságát. Ez a módszer lehetővé teszi, hogy a DeepSeek-V3 kevesebb tokentől tanuljon, miközben javítja a kimenetek koherenciáját, ezáltal csökkentve az általános képzési időt és az erőforrás-fogyasztást [1] [2] [6].
** 5. FP8 vegyes precíziós edzés és kétcső keretrendszer
A DeepSeek-V3 FP8 vegyes precíziós edzést alkalmaz, amely minimalizálja a GPU memória használatát és felgyorsítja a képzési folyamatot. A DualPipe -keretrendszerrel párosítva ez a megközelítés átfedésben van a számítási és kommunikációs feladatokat, és eléri a képzési költségek 50% -os csökkenését más architektúrákhoz képest. Ez a hatékonyság elengedhetetlen a méretezéshez a költségek fokozása nélkül [1] [2] [4].
Következtetés
Ezen fejlett technikák kombinációján keresztül a DeepSeek-V3 sikeresen méretezi képességeit, miközben alacsonyan tartja a működési költségeket. Építészete nemcsak támogatja a kiterjedt paraméterezést, hanem biztosítja azt is, hogy a teljesítmény ne veszélybe kerüljön, mivel kibővül, hogy a természetes nyelvfeldolgozásban és azon túl is bonyolultabb feladatokkal kezelje a [2] [3] [6].
Idézetek:
[1] https://bytesizeddesign.substack.com/p/how-deepseek-v3-pring-open-source
[2] https://www.happiom.com/how-deepseek-is-better-than-other-ai-models/
[3] https://www.safig.fr/en/understand-reepseek-v3-maximize-efficificial-and-scalability-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/01/the-rise-of--deepseek-what-the-heheadlines-miss.html
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-s-the-llm-everyones-beszélgetés-about
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-explain-optimizing-effication-and-scale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-i-open-source-deason-20-ramachandran-xakme