Den raffinerte multi-head latent oppmerksomhet (MLA) -mekanismen i DeepSeek-V3 spiller en avgjørende rolle i å håndtere hukommelsesvekst ved å redusere minnekravene under modellens inferensprosess betydelig. Slik bidrar det til hukommelseseffektivitet:
1. Dynamisk projeksjon med lav rang: MLA justerer komprimeringen av nøkkel/verdi vektorer basert på sekvenslengde. For kortere sekvenser brukes mindre komprimering for å bevare troskap, mens for lengre sekvenser (opptil 128K -symboler) brukes dypere komprimering for å håndtere hukommelsesvekst. Denne adaptive tilnærmingen sikrer at minnebruk forblir håndterbar selv med veldig lange inngangssekvenser [2] [3].
2. Adaptiv spørringskomprimering: I motsetning til DeepSeek-V2, som brukte en fast dimensjon for spørringskomprimering, bruker DeepSeek-V3 adaptiv skalering av spørsmål på forskjellige lagdybder. Tidlige lag bruker høyere dimensjonale spørsmål for bedre uttrykksevne, mens dypere lag mer aggressivt komprimerer spørsmål for å lagre aktiveringsminnet. Denne strategien optimaliserer hukommelsesbruken ved å balansere ekspressivitet med effektivitet [2] [3].
3. Forbedret tauhåndtering: DeepSeek-V3 utvider konseptet med avkoblingstaster, som delvis ble implementert i V2. Ved å spore en "frakoblet delt nøkkel", reduserer modellen numerisk drift i lange generasjoner, og sikrer stabil ytelse over utvidede sekvenser [2].
4. Felles KV -lagring: I motsetning til V2, som lagret komprimerte nøkler og verdier hver for seg, fusjonerer V3 dem til en delt komprimert representasjon. Dette reduserer minnetrafikken under inferanse med flere noder, noe som forbedrer hukommelseseffektiviteten [2] ytterligere.
5. Lagvis adaptiv hurtigbuffer: I stedet for å cache alle tidligere symboler for alle lag, beskjærer V3 eldre KV-oppføringer på dypere lag. Dette hjelper til med å opprettholde hukommelsesbruken innenfor håndterbare grenser når du arbeider med store kontekstvinduer [2].
Ved å implementere disse forbedringene reduserer MLA minnets fotavtrykk på DeepSeek-V3 betydelig, noe som gjør det i stand til å håndtere lange sekvenser effektivt uten at det går ut over ytelsen. Dette oppnås ved å komprimere nøkkelverdipar til latente vektorer, noe som reduserer datamengden som må lagres og behandles, og dermed fremskynder inferens og forbedrer applikasjonsevner i sanntid [3] [5] [8].
Sitasjoner:
[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-going-crazy-how-depseek
[4] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[5] https://ai.plainengglish.io/deepseek-v3-how-they-echieved-big-resulter-with-small-compute-fb694606d59a
[6] https://www.byteplus.com/no/topic/382517
[7] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-less-and-crippled-hardware/
[8] https://618media.com/en/blog/top-5-fatures-of-depseek-v3-you-should-know/