Der raffinierte Multi-Head Latent Achtungsmechanismus (MLA) in Deepseek-V3 spielt eine entscheidende Rolle bei der Behandlung des Gedächtniswachstums, indem die Speicheranforderungen während des Inferenzprozesses des Modells signifikant reduziert werden. So trägt es zur Gedächtniseffizienz bei:
1. Dynamische Projektion mit niedrigem Rang: MLA passt die Komprimierung von Schlüssel-/Wertvektoren basierend auf der Sequenzlänge ein. Für kürzere Sequenzen wird weniger Komprimierung angewendet, um die Treue zu erhalten, während für längere Sequenzen (bis zu 128.000 Token) eine tiefere Komprimierung verwendet wird, um das Speicherwachstum zu verwalten. Dieser adaptive Ansatz stellt sicher, dass die Speicherverwendung auch mit sehr langen Eingangssequenzen überschaubar bleibt [2] [3].
2. Adaptive Abfragekomprimierung: Im Gegensatz zu Deepseek-V2, bei dem eine feste Dimension für die Abfragekomprimierung verwendet wurde, verwendet Deepseek-V3 eine adaptive Skalierung von Abfragen in verschiedenen Schichttiefen. Frühe Schichten verwenden höherdimensionale Abfragen für eine bessere Ausdruckskraft, während tiefere Schichten aggressivere Abfragen komprimieren, um das Aktivierungsspeicher zu sparen. Diese Strategie optimiert den Speicherverbrauch, indem sie die Ausdruckskraft mit Effizienz ausgleichen [2] [3].
3.. Verbesserte Seilhandhabung: Deepseek-V3 erweitert das Konzept der Entkopplungsschlüssel, das teilweise in V2 implementiert wurde. Durch die Verfolgung eines "entkoppelten gemeinsam genutzten Schlüssels" reduziert das Modell die numerische Drift in langen Generationen und sorgt für eine stabile Leistung über erweiterte Sequenzen [2].
4. GelenkkV -Speicher: Im Gegensatz zu V2, der komprimierte Schlüssel und Werte getrennt gespeichert hat, verschmilzt V3 sie in eine gemeinsam genutzte komprimierte Darstellung. Dies reduziert den Speicherverkehr während der Multi-Knoten-Inferenz und verbessert die Speichereffizienz weiter [2].
5. Schichtweise adaptiver Cache: Anstatt alle vergangenen Token für alle Schichten zu zwischenströmen, werden V3 ältere KV-Einträge in tieferen Schichten geprägt. Dies hilft bei der Aufrechterhaltung des Speicherverbrauchs innerhalb von überschaubaren Grenzen im Umgang mit großen Kontextfenstern [2].
Durch die Implementierung dieser Verfeinerungen reduziert MLA den Gedächtnisfußabdruck von Deepseek-V3 erheblich, sodass es effizient mit langen Sequenzen umgehen kann, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Dies wird erreicht, indem Schlüsselwertpaare in latente Vektoren komprimiert werden, wodurch die Datenmenge reduziert werden muss, die gespeichert und verarbeitet werden muss, wodurch die Inferenz beschleunigt und die Anwendungsfähigkeiten in Echtzeit verbessert werden [3] [5] [8].
Zitate:
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comportment/1htwh4l/deepseekv3_is_insanely_popular_a_671b_models/
[2] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
[3] https://mlnotes.substack.com/p/the-valleys-inggoing-crazy-how-yepseek
[4] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[5] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-ached-big-results-with-small-compute-fb694606d59a
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382517
[7] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-teepseek-train-it-ai-model-on-a-lot-less-and-cripled-hardware/
[8] https://618media.com/en/blog/top-5-features-of-leepseek-v3-you-hould-know/