池光耀告訴我們,,這次V3的更新主要是3個方面的優(yōu)化,分別是
通信和顯存優(yōu)化
、
推理專家的負載均衡
以及
FP8混合精度訓(xùn)練
,。
各個部分怎么實現(xiàn)的咱也就不多說了,總體來說,,大的整體結(jié)構(gòu)沒啥變化,,更多的像是咱們搞基建的那一套傳統(tǒng)藝能,把工程做得更高效,、更合理了,。
首先,V3通過通信和顯存優(yōu)化,,極大幅度
減少了資源空閑率
,,提升了利用效率。
而推理專家
(具備推理能力的AI系統(tǒng)或算法,,能夠通過數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論)
的負載均衡就更巧妙了,,一般的大模型,每次啟動,,必須把所有專家都等比例放進工位
(顯存)
,,但真正回答用戶問題時,十幾個專家里面只用到一兩個,,剩下的專家占著工位
(顯存)
摸魚,,也干不了別的事情。
而DeepSeek把專家分成熱門和冷門兩種,,
熱門的專家,,復(fù)制一份放進顯存,處理熱門問題,;冷門的專家也不摸魚,,總是能被分配到問題
,。
FP8混合精度訓(xùn)練則是在之前被很多團隊嘗試無果的方向上拓展了新的一步,通過降低訓(xùn)練精度以降低訓(xùn)練時算力開銷,,但卻神奇地保持了回答質(zhì)量基本不變,。
也正是這些技術(shù)上的革新,才得到了大模型圈的一致好評,。
通過一直以來的技術(shù)更新迭代,,DeepSeek收獲的回報也是相當(dāng)驚人的。
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