DeepSeek-V3: как китайский стартап в сфере искусственного интеллекта превосходит технологических гигантов по стоимости и производительности

Генеративный ИИ стремительно развивается, ежедневно трансформируя отрасли и создавая новые возможности. Эта волна инноваций подпитывает острую конкуренцию среди технологических компаний, пытающихся стать лидерами в этой области. Такие американские компании, как OpenAI, Anthropic и Meta, доминируют в этой области уже много лет. Однако новый претендент, китайский стартап ДипСик, быстро набирает обороты. Со своей последней моделью DeepSeek-V3 компания не только конкурирует с такими признанными технологическими гигантами, как GPT-4o OpenAI, Клод 3.5 из Anthropic и Лама Меты 3.1 в производительности, но и превосходя их в экономической эффективности. Помимо своих рыночных преимуществ, компания нарушает статус-кво, публично делая обученные модели и базовые технологии доступными. Эти стратегии, которые когда-то были тайными для компаний, теперь открыты для всех. Эти разработки переопределяют правила игры.

В этой статье мы рассмотрим, как DeepSeek-V3 достигает своих прорывов и почему это может сформировать будущее генеративного ИИ как для предприятий, так и для новаторов.

Ограничения в существующих больших языковых моделях (LLM)

По мере того, как растет спрос на продвинутые большие языковые модели (LLM), растут и проблемы, связанные с их развертыванием. Такие модели, как GPT-4o и Claude 3.5, демонстрируют впечатляющие возможности, но имеют существенную неэффективность:

• Неэффективное использование ресурсов:

Большинство моделей полагаются на добавление слоев и параметров для повышения производительности. Несмотря на эффективность, этот подход требует огромных аппаратных ресурсов, что приводит к увеличению расходов и делает масштабируемость непрактичной для многих организаций.

• Узкие места при обработке длинных последовательностей:

Существующие LLM используют архитектуру трансформатора в качестве своего базового дизайна модели. Трансформеры борются с требованиями к памяти, которые растут экспоненциально по мере удлинения входных последовательностей. Это приводит к ресурсоемкому выводу, ограничивая их эффективность в задачах, требующих понимания длинного контекста.

• Узкие места в обучении из-за накладных расходов на связь:

Обучение крупномасштабных моделей часто сталкивается с неэффективностью из-за накладных расходов на связь с графическим процессором. Передача данных между узлами может привести к значительному простою, что снижает общее соотношение вычислений и связи и увеличивает затраты.

Эти проблемы свидетельствуют о том, что повышение производительности часто достигается за счёт снижения эффективности, использования ресурсов и стоимости. Однако DeepSeek демонстрирует, что можно повысить производительность, не жертвуя эффективностью или ресурсами. Вот как DeepSeek решает эти проблемы, чтобы добиться этого.

Как DeepSeek-V3 преодолевает эти проблемы

DeepSeek-V3 устраняет эти ограничения с помощью инновационного дизайна и инженерных решений, эффективно справляясь с этим компромиссом между эффективностью, масштабируемостью и высокой производительностью. Вот как:

• Интеллектуальное распределение ресурсов посредством объединения экспертов (MoE)

В отличие от традиционных моделей, DeepSeek-V3 использует Смесь экспертов (МО) Архитектура, которая выборочно активирует 37 миллиардов параметров на токен. Такой подход гарантирует, что вычислительные ресурсы распределяются стратегически там, где это необходимо, достигая высокой производительности без аппаратных требований традиционных моделей.

• Эффективная обработка длинных последовательностей с многоголовым скрытым вниманием (MHLA)

В отличие от традиционных LLM, которые зависят от архитектуры Transformer, требующей кэшей с интенсивным использованием памяти для хранения необработанных пар «ключ-значение» (KV), DeepSeek-V3 использует инновационный Многоголовое скрытое внимание (MHLA) механизм. MHLA преобразует способ управления кэшами KV, сжимая их в динамическое скрытое пространство с помощью «скрытых слотов». Эти слоты служат компактными блоками памяти, извлекая только самую важную информацию и отбрасывая ненужные детали. По мере того, как модель обрабатывает новые токены, эти слоты динамически обновляются, поддерживая контекст без увеличения использования памяти.

Уменьшая использование памяти, MHLA делает DeepSeek-V3 быстрее и эффективнее. Он также помогает модели сосредоточиться на том, что важно, улучшая ее способность понимать длинные тексты, не перегружая себя ненужными подробностями. Такой подход обеспечивает лучшую производительность при использовании меньших ресурсов.

• Смешанная тренировка точности с FP8

Традиционные модели часто полагаются на высокоточные форматы, такие как FP16 или FP32, для поддержания точности, но этот подход значительно увеличивает использование памяти и вычислительные затраты. DeepSeek-V3 использует более инновационный подход с его смешанной платформой точности FP8, которая использует 8-битные представления с плавающей точкой для определенных вычислений. Интеллектуально регулируя точность в соответствии с требованиями каждой задачи, DeepSeek-V3 снижает использование памяти GPU и ускоряет обучение, и все это без ущерба для числовой стабильности и производительности.

• Решение проблемы коммуникационных издержек с помощью DualPipe

Для решения проблемы накладных расходов на связь DeepSeek-V3 использует инновационную структуру DualPipe для перекрытия вычислений и связи между графическими процессорами. Эта структура позволяет модели выполнять обе задачи одновременно, сокращая периоды простоя, когда графические процессоры ждут данных. В сочетании с передовыми ядрами межузловой связи, которые оптимизируют передачу данных с помощью высокоскоростных технологий, таких как InfiniBand и NVLinkэта структура позволяет модели достигать постоянного соотношения вычислений и коммуникаций даже при масштабировании модели.

Что делает DeepSeek-V3 уникальным?

Инновации DeepSeek-V3 обеспечивают высочайшую производительность при сохранении исключительно низких вычислительных и финансовых затрат.

• Эффективность и рентабельность обучения

Одним из самых выдающихся достижений DeepSeek-V3 является экономичный процесс обучения. Модель обучалась на обширном наборе данных, состоящем из 14.8 триллионов высококачественных токенов, за 2.788 миллиона часов работы графических процессоров Nvidia H800. Общая стоимость обучения составила около 5.57 миллионов долларов, что составляет лишь малую долю от затрат на аналогичные модели. Например, сообщается, что обучение OpenAI GPT-4o потребовало более 100 миллионов долларов. Этот разительный контраст подчёркивает эффективность DeepSeek-V3, достигающего высочайшей производительности при значительном сокращении вычислительных ресурсов и финансовых вложений.

• Превосходные способности к рассуждению:

Механизм MHLA обеспечивает DeepSeek-V3 исключительной способностью обрабатывать длинные последовательности, позволяя ему динамически расставлять приоритеты в отношении соответствующей информации. Эта способность особенно важна для понимания длинных контекстов, полезных для таких задач, как многошаговое рассуждение. Модель использует обучение с подкреплением для обучения MoE с помощью моделей меньшего масштаба. Этот модульный подход с механизмом MHLA позволяет модели преуспеть в задачах рассуждения. Тесты последовательно показывают, что DeepSeek-V3 Превосходит GPT-4o, Claude 3.5 и Llama 3.1 по многошаговому решению проблем и контекстному пониманию.

• Энергоэффективность и устойчивость:

Благодаря точности FP8 и параллелизму DualPipe DeepSeek-V3 минимизирует потребление энергии, сохраняя точность. Эти инновации сокращают время простоя GPU, снижают потребление энергии и способствуют более устойчивой экосистеме ИИ.

Заключение

DeepSeek-V3 является примером силы инноваций и стратегического дизайна в генеративном ИИ. Превзойдя лидеров отрасли по эффективности затрат и возможностям рассуждения, DeepSeek доказал, что достижение новаторских достижений без чрезмерных требований к ресурсам возможно.

DeepSeek-V3 предлагает практическое решение для организаций и разработчиков, которое сочетает в себе доступность и передовые возможности. Его появление означает, что ИИ в будущем станет не только более мощным, но и более доступным и инклюзивным. Поскольку отрасль продолжает развиваться, DeepSeek-V3 служит напоминанием о том, что прогресс не должен идти за счет эффективности.