Mecanismul rafinat de atenție latentă cu mai multe cap (MLA) în Deepseek-V3 joacă un rol crucial în gestionarea creșterii memoriei prin reducerea semnificativă a cerințelor de memorie în timpul procesului de inferență al modelului. Iată cum contribuie la eficiența memoriei:
1. Proiecție dinamică de rang scăzut: MLA ajustează compresia vectorilor cheie/valoare pe baza lungimii secvenței. Pentru secvențe mai scurte, se aplică mai puțină compresie pentru a păstra fidelitatea, în timp ce pentru secvențe mai lungi (până la 128k jetoane), se utilizează o compresie mai profundă pentru a gestiona creșterea memoriei. Această abordare adaptativă asigură că utilizarea memoriei rămâne gestionabilă chiar și cu secvențe de intrare foarte lungi [2] [3].
2. Compresia de interogare adaptivă: Spre deosebire de Deepseek-V2, care a utilizat o dimensiune fixă pentru compresia de interogare, Deepseek-V3 folosește scalarea adaptativă a interogărilor la diferite adâncimi de strat. Straturile timpurii folosesc interogări de dimensiuni superioare pentru o mai bună expresivitate, în timp ce straturile mai profunde comprimă mai mult agresiv întrebările pentru a salva memoria de activare. Această strategie optimizează utilizarea memoriei prin echilibrarea expresivității cu eficiență [2] [3].
3. Manevrarea îmbunătățită a frânghiei: Deepseek-V3 extinde conceptul de taste de decuplare, care a fost parțial implementat în V2. Urmărirea unei „cheii partajate decuplate”, modelul reduce deriva numerică în generații lungi, asigurând performanțe stabile pe secvențe extinse [2].
4. Stocare comună KV: Spre deosebire de V2, care a stocat tastele și valorile comprimate separat, V3 le îmbină într -o reprezentare comprimată partajată. Aceasta reduce traficul de memorie în timpul inferenței cu mai multe noduri, sporind în continuare eficiența memoriei [2].
5. Cache adaptivă în straturi: în loc să meargă în cache toate jetoanele din trecut pentru toate straturile, V3 prune intrări mai vechi KV la straturi mai adânci. Acest lucru ajută la menținerea utilizării memoriei în limite gestionabile atunci când aveți de -a face cu ferestre de context larg [2].
Prin implementarea acestor rafinări, MLA reduce semnificativ amprenta de memorie a Deepseek-V3, ceea ce o face capabilă să gestioneze eficient secvențele lungi fără a compromite performanța. Acest lucru se realizează prin comprimarea perechilor cu valoare cheie în vectori latenți, ceea ce reduce cantitatea de date care trebuie stocate și procesate, accelerând astfel inferența și îmbunătățind capacitățile de aplicare în timp real [3] [5] [8].
Citări:
[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-wing-crazy-how-eepseek
[4] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[5] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-achieved-big-results-with-mic-computere-fb694606d59a
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382517
[7] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-tain-its-ai-model-on-a-lot-less-and-crippled-hardware/
[8] https://618media.com/en/blog/top-5-features-of-eepseek-v3-you-should-know/