DeepSeek-AI: Оптимизация языкового моделирования для эффективности
Разработка и внедрение крупных языковых моделей (LLM) значительно зависят от архитектурных инноваций, обширных наборов данных и аппаратных достижений. Модели, такие как DeepSeek-V3, GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet, продемонстрировали, как масштабирование может улучшить возможности рассуждения и диалога. Однако с улучшением производительности возрастает и потребность в вычислительных ресурсах, памяти и пропускной способности связи, что может создать нагрузку на аппаратные ресурсы. Без одновременных улучшений в проектировании модели и инфраструктуры эти модели могут быть доступны только организациям с значительными ресурсами. Поэтому оптимизация затрат на обучение, скорость вывода и эффективность памяти становится важной областью исследований.
Проблемы и решения
Одна из основных проблем заключается в несоответствии между размером модели и возможностями аппаратного обеспечения. Потребление памяти LLM увеличивается более чем на 1000% в год, в то время как рост пропускной способности памяти составляет менее 50%. Во время вывода кэширование предыдущего контекста в хранилищах ключ-значение (KV) усугубляет нагрузку на память и замедляет обработку. Плотные модели требуют активации всех параметров для каждого токена, что приводит к колоссальным вычислительным затратам. Это создает миллиарды операций с плавающей запятой на токен и высокие энергетические затраты, что негативно сказывается на времени вывода (TPOT), критически важном показателе производительности. Эти проблемы требуют решений, выходящих за рамки простого увеличения аппаратных ресурсов.
Инновационные методы для повышения эффективности
Методы, такие как многозапросное внимание (MQA) и групповое внимание (GQA), помогают снизить потребление памяти, деля веса внимания. Кэширование в окнах KV снижает требования к памяти, храня только недавние токены, хотя это может ограничить понимание длинных контекстов. Компактное сжатие с использованием форматов с низким битом, таких как 4-битный и 8-битный, дополнительно снижает потребление памяти, хотя иногда ценой точности. Форматы точности, такие как BF16 и FP8, увеличивают скорость и эффективность обучения. Хотя эти методы приносят пользу, они часто решают изолированные проблемы, а не предлагают целостное решение для масштабирования.
Стратегия DeepSeek-V3
Исследователи DeepSeek-AI представили более интегрированную и эффективную стратегию с DeepSeek-V3, которая спроектирована для разумного масштабирования. Используя 2,048 GPU NVIDIA H800, модель достигает выдающихся результатов при акценте на экономию затрат. Вместо того, чтобы полагаться на обширную инфраструктуру, команда разработала архитектуру модели в соответствии с аппаратными ограничениями. Ключевые инновации включают:
- Многоголовое латентное внимание (MLA) для оптимизации памяти
- Рамка смешанных экспертов (MoE) для вычислительной эффективности
- Обучение с использованием смешанной точности FP8 для повышения производительности без потери точности
- Пользовательская многоплоскостная топология сети для минимизации накладных расходов на связь между устройствами
Метрики производительности и результаты
DeepSeek-V3 достигает эффективности памяти, снижая требования к кэшу KV до всего лишь 70 КБ на токен, по сравнению с 327 КБ и 516 КБ в Qwen-2.5 и LLaMA-3.1 соответственно. Это достигается за счет сжатия голов внимания в более компактный латентный вектор, который обучается совместно с моделью. Вычислительная эффективность дополнительно повышается благодаря модели MoE, которая увеличивает общее количество параметров до 671 миллиарда, но активирует только 37 миллиардов на токен. В отличие от этого, плотные модели требуют полной активации параметров.
Ключевые выводы
- Сжатие MLA снижает размер кэша KV на токен с 516 КБ до 70 КБ, значительно уменьшая потребности в памяти во время вывода.
- Только 37 миллиардов из 671 миллиарда параметров активируются на токен, что значительно снижает вычислительные и память.
- DeepSeek-V3 требует всего 250 GFLOPS на токен, по сравнению с 2,448 GFLOPS для плотных моделей, таких как LLaMA-3.1.
- Достигает до 67 токенов в секунду на сети InfiniBand 400 Гбит/с, с потенциалом масштабирования до 1,200 TPS.
- Модуль многотокенной предсказания (MTP) улучшает скорость генерации на 1.8×, с уровнем принятия токенов 80-90%.
- Обучение с использованием смешанной точности FP8 обеспечивает более быструю обработку с менее чем 0.25% потери точности.
- Способен работать на сервере стоимостью $10,000 с потребительской графикой, обеспечивая почти 20 TPS.
Заключение
Исследование представляет собой всеобъемлющую структуру для создания мощных и ресурсосберегающих крупных языковых моделей. Обращаясь к основным ограничениям, таким как ограничения памяти, высокие вычислительные затраты и задержки вывода, исследователи показывают, что разумное проектирование архитектуры и аппаратного обеспечения может обеспечить высокую производительность без необходимости в обширной инфраструктуре. DeepSeek-V3 демонстрирует, как эффективность и масштабируемость могут сосуществовать, что позволяет более широкому внедрению передовых возможностей ИИ в различных организациях.
Практические рекомендации
Изучите, какие процессы можно автоматизировать, и найдите моменты в взаимодействии с клиентами, где искусственный интеллект может добавить наибольшую ценность. Определите важные ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно положительно влияют на бизнес. Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют вам настраивать их в соответствии с вашими целями. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Свяжитесь с нами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram: https://t.me/itinai.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
