Generative AI стрімко розвивається, щодня трансформуючи галузі та створюючи нові можливості. Ця хвиля інновацій викликала гостру конкуренцію між технологічними компаніями, які намагаються стати лідерами в галузі. Такі американські компанії, як OpenAI, Anthropic і Meta, роками домінували в цій галузі. Однак з’явився новий претендент – китайський стартап DeepSeekшвидко набуває поширення. Зі своєю останньою моделлю DeepSeek-V3 компанія конкурує не лише з відомими технологічними гігантами, як GPT-4o від OpenAI, Антропік Клод 3.5і Лама Мета 3.1 за продуктивністю, але також перевершує їх за економічною ефективністю. Окрім переваг на ринку, компанія руйнує статус-кво, публічно роблячи навчені моделі та базові технології доступними. Колись ці стратегії таємно зберігалися компаніями, тепер відкриті для всіх. Ці події змінюють правила гри.
У цій статті ми дізнаємося, як це зробити DeepSeek-V3 досягає своїх проривів і чому він може сформувати майбутнє генеративного штучного інтелекту як для компаній, так і для інноваторів.
Обмеження існуючих великих мовних моделей (LLM)
Із зростанням попиту на передові великі мовні моделі (LLM) зростають і проблеми, пов’язані з їх розгортанням. Такі моделі, як GPT-4o та Claude 3.5, демонструють вражаючі можливості, але мають значну неефективність:
- Неефективне використання ресурсів:
Більшість моделей покладаються на додавання шарів і параметрів для підвищення продуктивності. Незважаючи на ефективність, цей підхід вимагає величезних апаратних ресурсів, що підвищує витрати та робить масштабованість непрактичною для багатьох організацій.
- Вузькі місця обробки довгої послідовності:
Існуючі LLM використовують архітектуру трансформатора як основну конструкцію моделі. Трансформери борються з вимогами до пам’яті, які експоненціально зростають із подовженням вхідних послідовностей. Це призводить до ресурсомістких висновків, що обмежує їхню ефективність у завданнях, що потребують розуміння тривалого контексту.
- Вузькі місця навчання через комунікаційні витрати:
Навчання великомасштабної моделі часто стикається з неефективністю через витрати GPU на зв’язок. Передача даних між вузлами може призвести до значного простою, зменшуючи загальне співвідношення обчислень і зв’язку та збільшуючи витрати.
Ці проблеми свідчать про те, що досягнення покращеної продуктивності часто відбувається за рахунок ефективності, використання ресурсів і вартості. Проте DeepSeek демонструє, що можна підвищити продуктивність без шкоди для ефективності чи ресурсів. Ось як DeepSeek справляється з цими викликами, щоб це зробити.
Як DeepSeek-V3 подолає ці виклики
DeepSeek-V3 усуває ці обмеження за допомогою інноваційного дизайну та інженерних рішень, ефективно вирішуючи цей компроміс між ефективністю, масштабованістю та високою продуктивністю. Ось як:
- Інтелектуальний розподіл ресурсів через групу експертів (MoE)
На відміну від традиційних моделей, DeepSeek-V3 використовує a Суміш експертів (MoE) архітектура, яка вибірково активує 37 мільярдів параметрів на токен. Цей підхід гарантує, що обчислювальні ресурси розподіляються стратегічно там, де це необхідно, досягаючи високої продуктивності без вимог до апаратного забезпечення традиційних моделей.
- Ефективна обробка довгої послідовності з прихованою увагою кількох голов (MHLA)
На відміну від традиційних LLM, які залежать від архітектур Transformer, які потребують кеш-пам’яті для зберігання необроблених ключ-значення (KV), DeepSeek-V3 використовує інноваційний Багатоголова прихована увага (MHLA) механізм. MHLA змінює спосіб керування кешами KV, стискаючи їх у динамічний латентний простір за допомогою «латентних слотів». Ці слоти служать компактними блоками пам’яті, де дистилюють лише найважливішу інформацію, відкидаючи непотрібні деталі. Коли модель обробляє нові маркери, ці слоти динамічно оновлюються, зберігаючи контекст без збільшення використання пам’яті.
Зменшуючи використання пам'яті, MHLA робить DeepSeek-V3 швидшим і ефективнішим. Це також допомагає моделі залишатися зосередженою на важливому, покращуючи її здатність розуміти довгі тексти, не перевантажуючись непотрібними деталями. Такий підхід забезпечує кращу продуктивність, використовуючи менше ресурсів.
- Змішане навчання точності з FP8
Традиційні моделі часто покладаються на високоточні формати, такі як FP16 або FP32, щоб підтримувати точність, але цей підхід значно збільшує використання пам’яті та витрати на обчислення. DeepSeek-V3 має більш інноваційний підхід зі своєю структурою змішаної точності FP8, яка використовує 8-бітове представлення з плаваючою комою для конкретних обчислень. Інтелектуально регулюючи точність відповідно до вимог кожного завдання, DeepSeek-V3 зменшує використання пам’яті графічного процесора та прискорює навчання, і все це без шкоди для чисельної стабільності та продуктивності.
- Вирішення накладних витрат на зв’язок за допомогою DualPipe
Щоб вирішити проблему накладних витрат на зв’язок, DeepSeek-V3 використовує інноваційну структуру DualPipe для перекриття обчислень і зв’язку між графічними процесорами. Ця структура дозволяє моделі виконувати обидва завдання одночасно, скорочуючи періоди простою, коли графічні процесори очікують даних. У поєднанні з розширеними міжвузловими комунікаційними ядрами, які оптимізують передачу даних за допомогою високошвидкісних технологій, таких як InfiniBand і NVLinkцей фреймворк дозволяє моделі досягти узгодженого співвідношення обчислення та зв’язку, навіть якщо модель масштабується.
Що робить DeepSeek-V3 унікальним?
Інновації DeepSeek-V3 забезпечують передову продуктивність, зберігаючи надзвичайно низькі обчислювальні та фінансові витрати.
- Ефективність навчання та економічність
Одним із найвидатніших досягнень DeepSeek-V3 є економічний процес навчання. Модель було навчено на великому наборі даних із 14,8 трильйонів високоякісних токенів протягом приблизно 2,788 мільйонів GPU-годин на графічних процесорах Nvidia H800. Цей навчальний процес був завершений із загальною вартістю близько 5,57 мільйона доларів США, що становить незначну частину витрат, понесених його партнерами. Наприклад, GPT-4o від OpenAI потребує понад 100 мільйонів доларів на навчання. Цей різкий контраст підкреслює ефективність DeepSeek-V3, досягаючи передової продуктивності зі значно меншими обчислювальними ресурсами та фінансовими інвестиціями.
- Покращені можливості міркування:
Механізм MHLA надає DeepSeek-V3 виняткову здатність обробляти довгі послідовності, що дозволяє динамічно визначати пріоритети відповідної інформації. Ця здатність особливо важлива для розуміння довгих контекстів, корисних для таких завдань, як багатоетапне міркування. Модель використовує навчання з підкріпленням для навчання MoE за допомогою моделей меншого масштабу. Цей модульний підхід із механізмом MHLA дозволяє моделі досягати успіхів у завданнях міркування. Тести порівняння показують, що DeepSeek-V3 перевершує GPT-4o, Claude 3.5 і Llama 3.1 у багатоетапному розв’язанні проблем і контекстному розумінні.
- Енергоефективність і стійкість:
Завдяки точності FP8 і паралелізму DualPipe DeepSeek-V3 мінімізує споживання енергії, зберігаючи при цьому точність. Ці інновації скорочують час простою GPU, зменшують споживання енергії та сприяють більш стійкій екосистемі ШІ.
Заключні думки
DeepSeek-V3 є прикладом потужності інновацій і стратегічного дизайну в генеративному ШІ. Перевершивши лідерів галузі за економічною ефективністю та можливостями аргументації, DeepSeek довів, що досягти революційних досягнень можливо без надмірних вимог до ресурсів.
DeepSeek-V3 пропонує практичне рішення для організацій і розробників, яке поєднує в собі доступність і передові можливості. Його поява означає, що штучний інтелект у майбутньому стане не лише потужнішим, але й доступнішим та інклюзивнішим. Оскільки індустрія продовжує розвиватися, DeepSeek-V3 служить нагадуванням про те, що прогрес не обов’язково відбувається за рахунок ефективності.
