Den raffinerade multi-head latenta uppmärksamhetsmekanismen (MLA) i Deepseek-V3 spelar en avgörande roll för att hantera minnestillväxt genom att avsevärt minska minneskraven under modellens inferensprocess. Så här bidrar det till minneseffektivitet:
1. Dynamisk låg rankningsprojektion: MLA justerar komprimeringen av nyckel/värdevektorer baserat på sekvenslängd. För kortare sekvenser appliceras mindre komprimering för att bevara trovärdighet, medan för längre sekvenser (upp till 128K -symboler) används djupare komprimering för att hantera minne tillväxt. Detta adaptiva tillvägagångssätt säkerställer att minnesanvändningen förblir hanterbar även med mycket långa inmatningssekvenser [2] [3].
2. Adaptiv frågekomprimering: Till skillnad från Deepseek-V2, som använde en fast dimension för frågekompression, använder Deepseek-V3 adaptiv skalning av frågor på olika lagerdjup. Tidiga lager använder högdimensionella frågor för bättre uttrycksfullhet, medan djupare lager mer aggressivt komprimerar frågor för att spara aktiveringsminne. Denna strategi optimerar minnesanvändningen genom att balansera uttrycksfullhet med effektivitet [2] [3].
3. Förbättrad rephantering: Deepseek-V3 utvidgar begreppet avkopplingsnycklar, som delvis implementerades i V2. Genom att spåra en "frikopplad delad nyckel" minskar modellen numerisk drift i långa generationer, vilket säkerställer stabil prestanda över utökade sekvenser [2].
4. Gemensam KV -lagring: Till skillnad från V2, som lagrade komprimerade nycklar och värden separat, smälter V3 dem till en delad komprimerad representation. Detta minskar minnetrafiken under multi-nodinferens, vilket ytterligare förbättrar minneseffektiviteten [2].
5. Lagermässigt adaptiv cache: Istället för att cache alla tidigare tokens för alla lager, V3 PRUNES äldre KV-poster vid djupare lager. Detta hjälper till att upprätthålla minnesanvändningen inom hanterbara gränser när man hanterar stora kontextfönster [2].
Genom att implementera dessa förfiningar reducerar MLA avsevärt minnesavtrycket för Deepseek-V3, vilket gör det kapabelt att hantera långa sekvenser effektivt utan att kompromissa med prestanda. Detta uppnås genom att komprimera nyckelvärdespar till latenta vektorer, vilket minskar mängden data som måste lagras och bearbetas, vilket påskyndar slutsatsen och förbättrar realtidsapplikationens kapacitet [3] [5] [8].
Citeringar:
[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-ging-crazy-how-deepseek
[4] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
]
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/382517
[7] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-i
]