DeepSeek-V3 จะสร้างความมั่นใจได้อย่างไรโดยไม่ต้องมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม

กลยุทธ์สำคัญสำหรับความสามารถในการปรับขนาด

** 1. สถาปัตยกรรมผสมของ Experts (Moe)
Deepseek-V3 ใช้สถาปัตยกรรมผสมของ Experts โดยเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ 671 พันล้าน (37 พันล้านต่อโทเค็น) ในระหว่างการประมวลผล การเปิดใช้งานการเลือกนี้ช่วยลดภาระการคำนวณและการใช้หน่วยความจำอย่างมีนัยสำคัญในขณะที่รักษาระดับประสิทธิภาพสูงในงานต่าง ๆ เช่นการเข้ารหัสและการใช้เหตุผล [1] [3] [5]

** 2. ความสนใจแฝงหลายหัว (MLA)
โมเดลรวมเอาความสนใจแฝงหลายหัวซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำโดยการแคชเฉพาะเวกเตอร์แฝงที่ถูกบีบอัดระหว่างการอนุมาน วิธีการนี้ไม่เพียง แต่อนุรักษ์ทรัพยากรเท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลช่วยให้ Deepseek-V3 สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับรอยเท้าหน่วยความจำที่ใหญ่ขึ้น [1] [3] [7]

** 3. การปรับสมดุลโหลดแบบไม่มีการสูญเสีย
ผู้บุกเบิก Deepseek-V3 เป็นกลยุทธ์เสริมการสูญเสียการสูญเสียสำหรับการโหลดบาลานซ์ โดยการปรับเงื่อนไขอคติแบบไดนามิกทำให้มั่นใจได้ว่าเวิร์กโหลดมีการกระจายอย่างสม่ำเสมอทั่วทั้งผู้เชี่ยวชาญโดยไม่จำเป็นต้องใช้ค่าใช้จ่ายในการคำนวณเพิ่มเติมโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์การปรับสมดุลโหลด นวัตกรรมนี้ช่วยให้แบบจำลองรักษาเสถียรภาพของประสิทธิภาพในขณะที่ปรับขนาด [1] [5]

** 4. การทำนายแบบหลายท็อก (MTP)
การแนะนำการทำนายแบบหลายท็อปช่วยให้แบบจำลองสามารถทำนายโทเค็นในอนาคตได้หลายอย่างพร้อมกันเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรม วิธีนี้ช่วยให้ DeepSeek-V3 เรียนรู้จากโทเค็นที่น้อยลงในขณะที่ปรับปรุงการเชื่อมโยงกันในเอาท์พุทซึ่งจะช่วยลดเวลาการฝึกอบรมโดยรวมและการใช้ทรัพยากร [1] [2] [6]

** 5. การฝึกอบรมความแม่นยำแบบผสม FP8 และเฟรมเวิร์ก DualPipe
Deepseek-V3 ใช้การฝึกอบรมความแม่นยำแบบผสม FP8 ซึ่งช่วยลดการใช้หน่วยความจำ GPU และเร่งกระบวนการฝึกอบรม เมื่อรวมกับเฟรมเวิร์ก DualPipe วิธีการนี้ทับซ้อนกันการคำนวณและงานการสื่อสารเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม 50% เมื่อเทียบกับสถาปัตยกรรมอื่น ๆ ประสิทธิภาพดังกล่าวเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับขนาดโดยไม่ต้องเพิ่มค่าใช้จ่าย [1] [2] [4]

บทสรุป

ด้วยการรวมกันของเทคนิคขั้นสูงเหล่านี้ Deepseek-V3 ประสบความสำเร็จในการปรับความสามารถในขณะที่รักษาค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานต่ำ สถาปัตยกรรมของมันไม่เพียง แต่รองรับการกำหนดพารามิเตอร์ที่กว้างขวาง แต่ยังทำให้มั่นใจได้ว่าประสิทธิภาพจะไม่ถูกบุกรุกเนื่องจากมันขยายเพื่อจัดการงานที่ซับซ้อนมากขึ้นในแอพพลิเคชั่นต่าง ๆ ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและนอกเหนือจาก [2] [3] [6]

การอ้างอิง:
[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-headlines-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-optimizing-efficience-and-scale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme