DeepSeek-V3における洗練された多毛の潜在的注意(MLA)メカニズムは、モデルの推論プロセス中にメモリ要件を大幅に削減することにより、メモリ成長を管理する上で重要な役割を果たします。メモリ効率にどのように貢献するかは次のとおりです。
1.動的低ランク投影：MLAは、シーケンスの長さに基づいてキー/値ベクトルの圧縮を調整します。より短いシーケンスの場合、忠実度を維持するためにより少ない圧縮が適用されますが、より長いシーケンス(最大128Kトークン)の場合、メモリの成長を管理するためにより深い圧縮が使用されます。この適応アプローチにより、非常に長い入力シーケンスがあっても、メモリの使用状況が管理しやすくなります[2] [3]。
2。適応クエリ圧縮：クエリ圧縮に固定ディメンションを使用したDeepSeek-V2とは異なり、DeepSeek-V3は、異なる層の深さでクエリの適応スケーリングを採用しています。初期層は、より良い表現力のために高次元クエリを使用しますが、より深い層はより積極的にクエリを圧縮してアクティベーションメモリを保存します。この戦略は、表現力と効率のバランスをとることにより、メモリの使用量を最適化します[2] [3]。
3.改善されたロープ処理：DeepSeek-V3は、V2で部分的に実装されたデカップリングキーの概念を拡張します。 「分離された共有キー」を追跡することにより、モデルは長い世代の数値ドリフトを減らし、拡張シーケンスにわたって安定した性能を確保します[2]。
4。ジョイントKVストレージ：圧縮キーと値を個別に保存したV2とは異なり、V3はそれらを共有圧縮表現にマージします。これにより、マルチノードの推論中のメモリトラフィックが減少し、メモリ効率がさらに向上します[2]。
5。レイヤーごとの適応キャッシュ：すべてのレイヤーの過去のすべてのトークンをキャッシュする代わりに、V3プルーネはより深いレイヤーで古いKVエントリをプルーナします。これにより、大きなコンテキストウィンドウを扱うときに、管理可能な制限内でメモリ使用量を維持するのに役立ちます[2]。
これらの改良を実装することにより、MLAはDeepSeek-V3のメモリフットプリントを大幅に削減し、パフォーマンスを損なうことなく長いシーケンスを効率的に処理できるようにします。これは、キー価値のペアを潜在ベクトルに圧縮することによって達成され、保存および処理する必要があるデータの量を減らし、それにより推論を高速化し、リアルタイムのアプリケーション機能を強化します[3] [5] [8]。
引用：
[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1htwh4l/deepseekv3_is_insanely_popular_a_671b_models/
[2] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
[3] https://mlnotes.substack.com/p/the-valleys-crazy-how-deepseek
[4] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[5] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-achieveveveveveveveved-results-with-small-compute-fb694606d59a
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382517
[7] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-less-crippled-hardware/
[8] https://618media.com/en/blog/top-5-features-of-deepseek-v3-you-should-know/