DeepSeek-V3: چگونه یک استارت آپ چینی هوش مصنوعی از غول های فناوری در هزینه و عملکرد پیشی می گیرد

هوش مصنوعی مولد به سرعت در حال تحول است، صنایع را متحول می کند و روزانه فرصت های جدیدی ایجاد می کند. این موج نوآوری رقابت شدیدی را در میان شرکت‌های فناوری ایجاد کرده است که تلاش می‌کنند در این زمینه پیشرو شوند. شرکت‌های مستقر در ایالات متحده مانند OpenAI، Anthropic و Meta سال‌ها بر این حوزه تسلط داشتند. با این حال، یک رقیب جدید، استارت آپ مستقر در چین است DeepSeek، به سرعت در حال افزایش است. با جدیدترین مدل خود، DeepSeek-V3، این شرکت نه تنها با غول‌های فناوری معتبر مانند GPT-4o OpenAI، Anthropic’s Claude 3.5، و متا لاما 3.1 در عملکرد بلکه از نظر کارایی از آنها پیشی گرفته است. علاوه بر لبه های بازار خود، این شرکت با در دسترس قرار دادن مدل های آموزش دیده و فناوری های زیربنایی، وضعیت موجود را مختل می کند. زمانی که این استراتژی ها به طور مخفیانه توسط شرکت ها نگهداری می شد، اکنون برای همه باز است. این تحولات در حال بازتعریف قواعد بازی هستند.

در این مقاله به بررسی نحوه انجام آن می پردازیم DeepSeek-V3 به پیشرفت های خود دست می یابد و چرا می تواند آینده هوش مصنوعی مولد را برای مشاغل و نوآوران شکل دهد.

محدودیت‌ها در مدل‌های زبان بزرگ موجود (LLM)

با افزایش تقاضا برای مدل های پیشرفته زبان بزرگ (LLM)، چالش های مرتبط با استقرار آنها نیز افزایش می یابد. مدل هایی مانند GPT-4o و Claude 3.5 قابلیت های چشمگیری را نشان می دهند اما با ناکارآمدی قابل توجهی همراه هستند:

• استفاده ناکارآمد از منابع:

اکثر مدل ها برای افزایش عملکرد به افزودن لایه ها و پارامترها متکی هستند. در حالی که موثر است، این رویکرد به منابع سخت افزاری عظیم نیاز دارد، هزینه ها را بالا می برد و مقیاس پذیری را برای بسیاری از سازمان ها غیرعملی می کند.

• گلوگاه های پردازش توالی طولانی:

LLM های موجود از معماری ترانسفورماتور به عنوان طراحی مدل پایه خود استفاده می کنند. ترانسفورماتورها با نیازهای حافظه ای که با طولانی شدن توالی ورودی به طور تصاعدی رشد می کنند، دست و پنجه نرم می کنند. این منجر به استنتاج منابع فشرده می شود و اثربخشی آنها را در کارهایی که نیاز به درک متن طولانی دارند محدود می کند.

• تنگناهای آموزشی به دلیل هزینه های ارتباطی:

آموزش مدل در مقیاس بزرگ اغلب به دلیل سربار ارتباط GPU با ناکارآمدی مواجه است. انتقال داده بین گره ها می تواند منجر به زمان بیکاری قابل توجهی شود و نسبت کلی محاسبات به ارتباط را کاهش دهد و هزینه ها را افزایش دهد.

این چالش‌ها نشان می‌دهند که دستیابی به عملکرد بهبود یافته اغلب به قیمت کارآمدی، استفاده از منابع و هزینه تمام می‌شود. با این حال، DeepSeek نشان می دهد که می توان عملکرد را بدون قربانی کردن کارایی یا منابع افزایش داد. در اینجا نحوه برخورد DeepSeek با این چالش ها برای تحقق آن آمده است.

چگونه DeepSeek-V3 بر این چالش ها غلبه می کند

DeepSeek-V3 این محدودیت ها را از طریق طراحی نوآورانه و انتخاب های مهندسی برطرف می کند و به طور موثر این مبادله بین کارایی، مقیاس پذیری و عملکرد بالا را مدیریت می کند. در اینجا به این صورت است:

• تخصیص هوشمند منابع از طریق ترکیبی از کارشناسان (MoE)

برخلاف مدل‌های سنتی، DeepSeek-V3 از a ترکیبی از کارشناسان (MOE) معماری که به طور انتخابی 37 میلیارد پارامتر را در هر توکن فعال می کند. این رویکرد تضمین می‌کند که منابع محاسباتی به صورت استراتژیک در جاهایی که نیاز است تخصیص داده می‌شوند و بدون نیاز به سخت‌افزار مدل‌های سنتی، به عملکرد بالایی دست می‌یابند.

• هندلینگ کارآمد توالی طولانی با توجه نهفته چند سر (MHLA)

بر خلاف LLM های سنتی که به معماری های ترانسفورماتور وابسته هستند و برای ذخیره سازی مقدار کلید خام (KV) به حافظه نهان فشرده نیاز دارند، DeepSeek-V3 از یک ابزار خلاقانه استفاده می کند. توجه نهفته چند سر مکانیسم (MHLA). MHLA نحوه مدیریت کش های KV را با فشرده سازی آنها به یک فضای پنهان پویا با استفاده از “slots نهفته” تبدیل می کند. این اسلات ها به عنوان واحدهای حافظه فشرده عمل می کنند و تنها حیاتی ترین اطلاعات را تقطیر می کنند و در عین حال جزئیات غیر ضروری را دور می ریزند. همانطور که مدل توکن‌های جدید را پردازش می‌کند، این اسلات‌ها به‌صورت پویا به‌روزرسانی می‌شوند و زمینه را بدون افزایش مصرف حافظه حفظ می‌کنند.

MHLA با کاهش استفاده از حافظه، DeepSeek-V3 را سریعتر و کارآمدتر می کند. همچنین به مدل کمک می‌کند تا روی چیزهای مهم متمرکز بماند و توانایی آن را برای درک متون طولانی بدون غرق شدن در جزئیات غیر ضروری بهبود بخشد. این رویکرد ضمن استفاده از منابع کمتر، عملکرد بهتری را تضمین می کند.

• آموزش دقیق ترکیبی با FP8

مدل‌های سنتی اغلب به فرمت‌های با دقت بالا مانند FP16 یا FP32 برای حفظ دقت تکیه می‌کنند، اما این رویکرد به طور قابل توجهی مصرف حافظه و هزینه‌های محاسباتی را افزایش می‌دهد. DeepSeek-V3 با چارچوب دقیق ترکیبی FP8 خود، که از نمایش های ممیز شناور 8 بیتی برای محاسبات خاص استفاده می کند، رویکرد نوآورانه تری اتخاذ می کند. DeepSeek-V3 با تنظیم هوشمندانه دقت برای مطابقت با الزامات هر کار، استفاده از حافظه GPU را کاهش می‌دهد و سرعت تمرین را افزایش می‌دهد، همه اینها بدون به خطر انداختن ثبات عددی و عملکرد.

• حل سربار ارتباط با DualPipe

برای مقابله با مشکل سربار ارتباط، DeepSeek-V3 از یک چارچوب ابتکاری DualPipe برای همپوشانی محاسبات و ارتباطات بین GPUها استفاده می کند. این چارچوب به مدل اجازه می دهد تا هر دو کار را به طور همزمان انجام دهد و دوره های بیکاری را در زمانی که GPU ها منتظر داده هستند کاهش دهد. همراه با هسته های ارتباطی پیشرفته متقابل که انتقال داده ها را از طریق فناوری های پرسرعت مانند InfiniBand و NVLink، این چارچوب مدل را قادر می سازد تا به یک نسبت محاسبات به ارتباط ثابت دست یابد، حتی در مقیاس مدل.

چه چیزی DeepSeek-V3 را منحصر به فرد می کند؟

نوآوری‌های DeepSeek-V3 عملکردی پیشرفته را ارائه می‌کنند و در عین حال ردپای محاسباتی و مالی بسیار پایینی را حفظ می‌کنند.

• کارایی آموزشی و مقرون به صرفه بودن

یکی از برجسته ترین دستاوردهای DeepSeek-V3، فرآیند آموزش مقرون به صرفه آن است. این مدل بر روی مجموعه داده گسترده ای از 14.8 تریلیون توکن با کیفیت بالا در حدود 2.788 میلیون ساعت پردازنده گرافیکی در پردازنده های گرافیکی Nvidia H800 آموزش دیده است. این فرآیند آموزشی با هزینه کل حدود 5.57 میلیون دلار تکمیل شد که کسری از هزینه های متحمل شده توسط همتایان آن است. به عنوان مثال، گزارش شده است که GPT-4o OpenAI بیش از 100 میلیون دلار برای آموزش نیاز دارد. این تضاد فاحش بر کارایی DeepSeek-V3 تأکید می‌کند و به عملکردی پیشرفته با کاهش چشمگیر منابع محاسباتی و سرمایه‌گذاری مالی دست می‌یابد.

• قابلیت های برتر استدلال:

مکانیسم MHLA DeepSeek-V3 را به توانایی استثنایی برای پردازش توالی های طولانی مجهز می کند و به آن اجازه می دهد اطلاعات مرتبط را به صورت پویا اولویت بندی کند. این قابلیت به ویژه برای درک زمینه های طولانی مفید برای کارهایی مانند استدلال چند مرحله ای حیاتی است. این مدل از یادگیری تقویتی برای آموزش MoE با مدل‌های مقیاس کوچکتر استفاده می‌کند. این رویکرد مدولار با مکانیزم MHLA مدل را قادر می سازد تا در وظایف استدلالی برتر باشد. بنچمارک ها به طور مداوم نشان می دهند که DeepSeek-V3 عملکرد بهتری دارد GPT-4o، Claude 3.5 و Llama 3.1 در حل مسئله چند مرحله ای و درک متنی.

• بهره وری انرژی و پایداری:

DeepSeek-V3 با دقت FP8 و موازی‌سازی DualPipe، مصرف انرژی را با حفظ دقت به حداقل می‌رساند. این نوآوری‌ها زمان بیکاری GPU را کاهش می‌دهند، مصرف انرژی را کاهش می‌دهند و به اکوسیستم هوش مصنوعی پایدارتر کمک می‌کنند.

افکار نهایی

DeepSeek-V3 نمونه ای از قدرت نوآوری و طراحی استراتژیک در هوش مصنوعی مولد است. DeepSeek با پیشی گرفتن از رهبران صنعت در بهره وری هزینه و قابلیت های استدلال ثابت کرده است که دستیابی به پیشرفت های پیشگامانه بدون نیاز به منابع بیش از حد امکان پذیر است.

DeepSeek-V3 یک راه حل عملی برای سازمان ها و توسعه دهندگان ارائه می دهد که مقرون به صرفه بودن را با قابلیت های پیشرفته ترکیب می کند. ظهور آن نشان می دهد که هوش مصنوعی نه تنها در آینده قدرتمندتر خواهد شد، بلکه در دسترس تر و فراگیرتر خواهد بود. همانطور که صنعت به تکامل خود ادامه می دهد، DeepSeek-V3 به عنوان یک یادآوری عمل می کند که پیشرفت لازم نیست به قیمت کارآمدی تمام شود.