Generatívna AI sa rýchlo vyvíja, transformuje odvetvia a denne vytvára nové príležitosti. Táto vlna inovácií podnietila intenzívnu konkurenciu medzi technologickými spoločnosťami, ktoré sa snažia stať sa lídrami v tejto oblasti. Spoločnosti so sídlom v USA ako OpenAI, Anthropic a Meta už roky dominujú v tejto oblasti. Avšak, nový uchádzač, čínsky startup DeepSeeksa rýchlo presadzuje. So svojím najnovším modelom DeepSeek-V3 spoločnosť nekonkuruje len etablovaným technologickým gigantom, ako sú GPT-4o od OpenAI, Anthropic’s Claude 3.5a Meta’s Llama 3.1 vo výkone, ale tiež ich prevyšuje z hľadiska nákladovej efektívnosti. Okrem svojich trhových okrajov spoločnosť narúša status quo tým, že verejne sprístupňuje vyškolené modely a základné technológie. Kedysi tieto stratégie tajne držali spoločnosti, teraz sú otvorené pre všetkých. Tento vývoj nanovo definuje pravidlá hry.
V tomto článku skúmame ako DeepSeek-V3 dosahuje svoje prelomy a prečo by mohla formovať budúcnosť generatívnej AI pre podniky aj pre inovátorov.
Obmedzenia existujúcich veľkých jazykových modelov (LLM)
S rastúcim dopytom po pokročilých veľkých jazykových modeloch (LLM) rastú aj výzvy spojené s ich nasadením. Modely ako GPT-4o a Claude 3.5 demonštrujú pôsobivé schopnosti, ale prinášajú značnú neefektívnosť:
- Neefektívne využitie zdrojov:
Väčšina modelov sa spolieha na pridávanie vrstiev a parametrov na zvýšenie výkonu. Aj keď je tento prístup efektívny, vyžaduje obrovské hardvérové zdroje, čo zvyšuje náklady a robí škálovateľnosť pre mnohé organizácie nepraktickou.
- Úzke miesta spracovania v dlhej sekvencii:
Existujúce LLM využívajú architektúru transformátora ako základný návrh modelu. Transformátory zápasia s pamäťovými požiadavkami, ktoré exponenciálne rastú s predlžovaním vstupných sekvencií. To má za následok odvodenie náročné na zdroje, čo obmedzuje ich efektívnosť pri úlohách vyžadujúcich dlhodobé porozumenie kontextu.
- Úzke miesta školenia spôsobené réžiou komunikácie:
Tréning veľkých modelov často čelí neefektívnosti kvôli réžii komunikácie GPU. Prenos dát medzi uzlami môže viesť k značnej dobe nečinnosti, čím sa zníži celkový pomer medzi výpočtom a komunikáciou a zvýšia sa náklady.
Tieto výzvy naznačujú, že dosiahnutie zlepšeného výkonu často prichádza na úkor efektívnosti, využitia zdrojov a nákladov. DeepSeek však ukazuje, že je možné zvýšiť výkon bez obetovania efektívnosti alebo zdrojov. Tu je návod, ako DeepSeek rieši tieto výzvy, aby sa tak stalo.
Ako DeepSeek-V3 prekoná tieto výzvy
DeepSeek-V3 rieši tieto obmedzenia prostredníctvom inovatívneho dizajnu a technických možností, efektívne zvláda tento kompromis medzi efektívnosťou, škálovateľnosťou a vysokým výkonom. Tu je postup:
- Inteligentné prideľovanie zdrojov prostredníctvom mixu expertov (MŽP)
Na rozdiel od tradičných modelov, DeepSeek-V3 využíva a Zmes odborníkov (MŽP) architektúra, ktorá selektívne aktivuje 37 miliárd parametrov na token. Tento prístup zabezpečuje, že výpočtové zdroje sú v prípade potreby prideľované strategicky, čím sa dosahuje vysoký výkon bez hardvérových nárokov tradičných modelov.
- Efektívna dlhodobá manipulácia s latentnou pozornosťou viacerých hláv (MHLA)
Na rozdiel od tradičných LLM, ktoré závisia od architektúr Transformer, ktoré vyžadujú pamäťovo náročné vyrovnávacie pamäte na ukladanie surovej hodnoty kľúča (KV), DeepSeek-V3 využíva inovatívne Latentná pozornosť viacerých hláv (MHLA) mechanizmus. MHLA transformuje spôsob, akým sa spravujú vyrovnávacie pamäte KV, ich kompresiou do dynamického latentného priestoru pomocou „latentných slotov“. Tieto sloty slúžia ako kompaktné pamäťové jednotky, ktoré destilujú len tie najkritickejšie informácie, pričom zahadzujú nepotrebné detaily. Keď model spracováva nové tokeny, tieto sloty sa dynamicky aktualizujú, pričom zachovávajú kontext bez zvýšenia spotreby pamäte.
Znížením využitia pamäte MHLA robí DeepSeek-V3 rýchlejším a efektívnejším. Tiež pomáha modelke sústrediť sa na to, na čom záleží, zlepšuje jej schopnosť porozumieť dlhým textom bez toho, aby bola zahltená zbytočnými detailmi. Tento prístup zabezpečuje lepší výkon pri použití menšieho množstva zdrojov.
- Zmiešaný presný tréning s FP8
Tradičné modely sa pri zachovaní presnosti často spoliehajú na vysoko presné formáty ako FP16 alebo FP32, ale tento prístup výrazne zvyšuje využitie pamäte a výpočtové náklady. DeepSeek-V3 využíva inovatívnejší prístup so zmiešaným presným rámcom FP8, ktorý používa 8-bitové reprezentácie s pohyblivou rádovou čiarkou pre špecifické výpočty. Inteligentným nastavením presnosti, aby zodpovedala požiadavkám každej úlohy, DeepSeek-V3 znižuje využitie pamäte GPU a zrýchľuje tréning, a to všetko bez kompromisov v numerickej stabilite a výkone.
- Riešenie réžie komunikácie pomocou DualPipe
Na riešenie problému réžie komunikácie využíva DeepSeek-V3 inovatívny rámec DualPipe na prekrývanie výpočtov a komunikácie medzi GPU. Tento rámec umožňuje modelu vykonávať obe úlohy súčasne, čím sa skracujú doby nečinnosti, počas ktorých GPU čakajú na dáta. V spojení s pokročilými medziuzlovými komunikačnými jadrami, ktoré optimalizujú prenos dát prostredníctvom vysokorýchlostných technológií, ako napr InfiniBand a NVLinkTento rámec umožňuje modelu dosiahnuť konzistentný pomer medzi výpočtom a komunikáciou, aj keď sa model mení.
Čo robí DeepSeek-V3 jedinečným?
Inovácie DeepSeek-V3 poskytujú špičkový výkon pri zachovaní pozoruhodne nízkej výpočtovej a finančnej stopy.
- Efektívnosť školenia a efektívnosť nákladov
Jedným z najpozoruhodnejších úspechov DeepSeek-V3 je jeho nákladovo efektívny tréningový proces. Model bol trénovaný na rozsiahlom súbore údajov 14,8 bilióna vysokokvalitných tokenov počas približne 2,788 milióna hodín GPU na GPU Nvidia H800. Tento vzdelávací proces bol dokončený s celkovými nákladmi približne 5,57 milióna dolárov, čo je zlomok nákladov vynaložených jeho náprotivkami. Napríklad GPT-4o OpenAI údajne vyžadovalo viac ako 100 miliónov dolárov na školenie. Tento ostrý kontrast podčiarkuje efektívnosť DeepSeek-V3, ktorá dosahuje špičkový výkon s výrazne zníženými výpočtovými zdrojmi a finančnými investíciami.
- Vynikajúce rozumové schopnosti:
Mechanizmus MHLA vybavuje DeepSeek-V3 výnimočnou schopnosťou spracovávať dlhé sekvencie, čo mu umožňuje dynamicky uprednostňovať relevantné informácie. Táto schopnosť je obzvlášť dôležitá pre pochopenie dlhých kontextov užitočných pre úlohy, ako je viackrokové uvažovanie. Model využíva posilňovacie učenie na trénovanie MŽP s modelmi v menšom meradle. Tento modulárny prístup s mechanizmom MHLA umožňuje modelu vynikať v úlohách uvažovania. Benchmarky neustále ukazujú, že DeepSeek-V3 prevyšuje GPT-4o, Claude 3.5 a Llama 3.1 vo viacstupňovom riešení problémov a kontextovom porozumení.
- Energetická účinnosť a udržateľnosť:
Vďaka presnosti FP8 a paralelizmu DualPipe minimalizuje DeepSeek-V3 spotrebu energie pri zachovaní presnosti. Tieto inovácie znižujú čas nečinnosti GPU, znižujú spotrebu energie a prispievajú k udržateľnejšiemu ekosystému AI.
Záverečné myšlienky
DeepSeek-V3 je príkladom sily inovácie a strategického dizajnu v generatívnej AI. Tým, že DeepSeek prekonal lídrov v odvetví z hľadiska nákladovej efektívnosti a rozumových schopností, dokázal, že je možné dosiahnuť prelomový pokrok bez nadmerných požiadaviek na zdroje.
DeepSeek-V3 ponúka praktické riešenie pre organizácie a vývojárov, ktoré kombinuje cenovú dostupnosť so špičkovými možnosťami. Jeho vznik znamená, že AI bude v budúcnosti nielen výkonnejšia, ale aj prístupnejšia a inkluzívnejšia. Keďže odvetvie sa neustále vyvíja, DeepSeek-V3 slúži ako pripomienka, že pokrok nemusí ísť na úkor efektívnosti.
