Deepseek-V3, ek genel giderleri en aza indirirken ölçeklenebilirliği sağlamak için çeşitli yenilikçi stratejiler kullanır ve bu da onu açık kaynaklı dil modelleri alanında göze çarpar.
Ölçeklenebilirlik için Temel Stratejiler
** 1. Experts (MOE) mimarisi
Deepseek-V3, işleme sırasında 671 milyar parametresinin (jeton başına 37 milyar) sadece bir alt kümesini etkinleştiren bir ekspertler karışımı mimarisi kullanır. Bu seçici aktivasyon, kodlama ve akıl yürütme gibi çeşitli görevlerde yüksek performans seviyelerini korurken hesaplama yükünü ve bellek kullanımını önemli ölçüde azaltır [1] [3] [5].
** 2. Çok Başlı Gizli Dikkat (MLA)
Model, çıkarım sırasında sadece sıkıştırılmış gizli vektörleri önbelleğe alarak bellek kullanımını optimize eden çok başlı gizli dikkat içerir. Bu yaklaşım sadece kaynakları korumakla kalmaz, aynı zamanda daha büyük bellek ayak izleriyle ilişkili ek maliyetlere neden olmadan Deepseek-V3'ün etkili bir şekilde ölçeklendirilmesine izin verir [1] [3] [7].
** 3. Yardımcı kaybedensiz yük dengeleme
Deepseek-V3 öncüleri yük dengeleme için yardımcı olmayan bir strateji. Önyargı terimlerini dinamik olarak ayarlayarak, iş yüklerinin tipik olarak yük dengeleme stratejileri ile ilişkili ekstra hesaplama yüküne ihtiyaç duymadan uzmanlara eşit olarak dağıtılmasını sağlar. Bu yenilik, modelin ölçeklenirken performans stabilitesini korumasını sağlar [1] [5].
** 4. Çoklu Tahmini Tahmin (MTP)
Çoklu eğimli tahminin tanıtımı, modelin aynı anda gelecekteki birden fazla jetonu tahmin etmesini ve eğitim verimliliğini artırmasını sağlar. Bu yöntem, Deepseek-V3'ün çıkışlarda tutarlılığı artırırken daha az jetondan öğrenmesine izin verir, böylece genel eğitim süresini ve kaynak tüketimini azaltır [1] [2] [6].
** 5. FP8 Karışık Hassas Eğitim ve Dualpipe Framework
Deepseek-V3, GPU bellek kullanımını en aza indiren ve eğitim sürecini hızlandıran FP8 karma hassas eğitim kullanır. Dualpipe çerçevesi ile birleştiğinde, bu yaklaşım hesaplama ve iletişim görevlerini üstlenerek diğer mimarilere kıyasla eğitim yükünde% 50'lik bir azalma elde eder. Bu verimlilik, artan maliyetler olmadan ölçeklendirme için çok önemlidir [1] [2] [4].
Çözüm
Bu gelişmiş tekniklerin birleşimi sayesinde Deepseek-V3, operasyonel maliyetleri düşük tutarken yeteneklerini başarıyla ölçeklendirir. Mimarisi sadece kapsamlı parametrelendirmeyi desteklemekle kalmaz, aynı zamanda doğal dil işleme ve ötesindeki çeşitli uygulamalarda daha karmaşık görevleri üstlenecek şekilde genişlediğinden, performansın tehlikeye girmemesini sağlar [2] [3] [6].
Alıntılar:
[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-tiximize-factive-and-scality-2025-01-26-9214.html
[4] https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/01/the-rise-of-teepseek-what-the-headlines-hiss.html
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://blog.
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-splained-optimizizing-fort-and-scale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-i-apen-source-weasoning-20-ramachandran-xakme