人工知能技術の急速な発展に伴い、中国ではオープンソースのAIモデルに対する需要が高まっている。
DeepSeek V3は、中国で最も先進的なオープンソースAIモデルの1つである。独自の構造と効率的なトレーニング・テクニックこの映画には強い推理力と計算力が表れている。
従来のモデルと比較して、DeepSeek V3は費用対効果、パフォーマンス、長いコンテキスト処理能力において画期的な進歩を遂げ、中国のオープンソースコミュニティと産業界から大きな注目を集めている。
この記事テック・デューカー私たちは、以下を徹底的に探求します。 DeepSeek V3のテクニカル・ハイライトこれは、この強力なAIモデルの核心に迫る素晴らしい方法だ。
DeepSeek V3の機能とテクノロジー
ディープシークV3 リリース以来、広く注目を集めており、分散型推論、混合エキスパートモデル（MoE）、マルチトークン予測（MTP）、効率的なFP8トレーニングをカバーする革新的な技術により、オープンソースAIモデルのリーダーとなっている。
その訓練費用はわずか557万米ドルで、業界平均と比較して極めて費用対効果が高い。
このモデルには合計6710億のパラメータがあり、トークン1つにつき370億のパラメータが有効化され、計算コストはFP8の混合精度技術によって劇的に削減されている。
さらに、DeepSeek V3は数学、プログラミング、長い文脈理解に特化して最適化されており、多くのベンチマークテストで好成績を収めることができる。
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DeepSeek V3: モデル性能を向上させる18のコア技術ハイライト
DeepSeek V3は、革新的なアーキテクチャと効率的なトレーニング戦略により、従来のAIモデルの限界を打ち破ります。
6,710億パラメータのMoE設計、MTP（Multi Token Prediction）メカニズム、FP8 Mixed Precision Computingにより、推論と学習の効率を向上させるだけでなく、多言語理解、長い文脈処理、数学的推論の分野でもトップクラスの性能を達成している。
以下は、18のコア技術ハイライトの内訳である。
モデリングの枠組み
- ハイライト1混合専門知識（MoE）のハイパースケールモデリング
- 6,710億パラメータの混合専門知識（MoE）モデルが使用され、1トークンあたり370億パラメータが有効化される。
- 各MoE層には、1人の共有エキスパートと256人の専用エキスパートが含まれ、エキスパート内には2048の隠れ次元がある。
- ハイライト2多重潜在的注意（MLA）
- 低ランクユニオン圧縮によるKVキャッシュ要件の削減と推論効率の向上。
- 128個のアテンション・ヘッドを設計し、それぞれの寸法は128、KV圧縮寸法は512。
- ハイライト3補助ロスを排除した負荷分散戦略
- 従来の負荷分散戦略がモデルのパフォーマンスに与える影響を革新的に排除し、専門家が異なる分野に特化する柔軟性を高め、全体的なパフォーマンスを向上させます。
- ハイライト4マルチトークン予測（MTP）トレーニング
- 同時に、学習信号の密度を高め、データ効率を向上させるために、2つの未来のトークンが予測される。
- 2番目のトークンの予測成功率は85%-95%であり、これは解読速度を大幅に加速する。
- 単層 MTP モジュールは、各予測ステップが文脈の一貫性を確保するために完全な因果関係を維持することを保証しながら、追加のトークンを順次予測するために使用される。
効率的なトレーニング
- ハイライト5FP8+ 混合精度計算
- FP8は計算とストレージに使用され、GPUのメモリ使用量を削減し、トレーニングを高速化する。
- ほとんどの行列演算（Fprop、Dgrad、Wgradなど）はFP8で実行され、BF16より2倍速い。
- 数値計算の安定性と精度を確保するため、高精度の計算（組み込みモジュールやMoEドアモジュールなど）が保持されている。
- ハイライト6デュアルパイプ+ トレーニング効率を高めるアルゴリズム
- 計算と通信をオーバーラップさせることで、パイプラインのバブルを減らし、GPUの利用率を向上させる。
- 各ブロックを「注意メカニズム」「全対全分配」「MLP」「全対全組み合わせ」の4つのコンポーネントに分け、GPUストリーミング・マルチプロセッサ（SM）へのリソース割り当て比率を手動で調整し、運用効率を向上させる。
- 双方向パイプライン・スケジューリングにより、マイクロバッチはパイプラインの両端から同時に供給されるため、通信遅延が最小限に抑えられ、作業効率が向上する。
- ハイライト7エクストリーム・メモリー最適化
- RMSNorm+とMLA投影を再計算し、メモリ使用量を削減。
- 指数加重平均（EMA+）パラメータをCPUに格納し、GPUメモリへの負担を軽減。
- MTPモジュールは、メインモデルと同じ埋め込み層と出力層を共有するため、メモリフットプリントを効果的に削減し、全体的なメモリ効率を向上させます。
- ハイライト8非常に高いトレーニング安定性
- 回復不能なロスのピークはなく、ロールバックもなく、トレーニング成功率は100%だった。
- ハイライト9非常に低いトレーニング費用
- トレーニングにかかる費用は557万ドル（約278万8000時間）で、H800 GPUのトレーニングにかかる時間をはるかに下回る。
エクステンデッド・リーディングDeepSeek初心者ガイド：初心者でもゼロから簡単に始められます！
データ処理と事前トレーニング
- ハイライト10高品質で多様なトレーニングデータ
- 14.8メガバイトのトークンで事前トレーニング。多言語、数学、プログラミングなどの分野をカバー。
- 数学とプログラミングのサンプルの割合を増やし、英語と中国語以外の多言語サポートを拡大する。
- ハイライト11ファイル・パッケージングとFIMポリシー
- ファイルパッキング技術の採用は、コンテキストの整合性を維持し、クロスサンプルのマスキング効果を回避する。
- FIM(フィルインミドル)戦略の導入により、10%レートは次のような構造化データを持つ構造化フィルインミドルフォーマットを使用する: `` pre suf middle `'', これはモデルのフィルインミドル能力を向上させる。
- ハイライト12多言語パーサーの最適化
- バイトレベルのBPEを使用して、語彙を128Kトークンに拡張。
- また、句読点や改行を含む特殊トークンを導入し、多言語テキストの圧縮率を向上させた。
- ハイライト13ロングコンテキスト・エクステンション技術
- 2段階のトレーニングにより、コンテキストの長さを4Kから128Kに拡張。
- YaRNテクノロジーを採用。
`scale = 40, base = 1, factor = 32`.
エクステンデッド・リーディングディープシークの5つの基本ルールとプロセスの基本的な使い方！
トレーニング後のパフォーマンス向上
- ハイライト14スーパーバイザリー・ファインチューニング（SFT）
- 推論、数学、プログラミングなど幅広い分野をカバーする150万ものインストラクション微調整サンプルを使用。
- 推論データも内部DeepSeek-R1モデルによって生成され、精度とフォーマットの明確性の両方を保証する。
- ハイライト15強化学習(RL)
- ルールベースとモデルベースのインセンティブを組み合わせることで、複雑な推論タスクのパフォーマンスを最適化する。
- Grouped Relative Strategy Optimisation（GRPO）は、グループスコアによってベースラインを推定することで、モデルのパフォーマンスをさらに向上させるために使用される。
- ハイライト16知識の蒸留
- DeepSeek-R1ファミリーのモデルによる推論抽出は、数学およびプログラミングタスクのパフォーマンスを大幅に向上させる。
- LiveCodeBenchおよびMATH-500ベンチマークにおけるモデル性能が大幅に向上。
パフォーマンス
- ハイライト17多くの評価分野をリードする
- モデルの精度はMMLUベンチマークテストで85.6%、GSM8K数学テストで92.3%に達した。
- また、HumanEvalコード生成タスクの合格率は15%上昇した。
- ハイライト18::その結果は、最高のクローズドソースモデルに匹敵する。
- LongBench v2 Long Context Benchmarkでは、モデルF1のスコアは91.6で、GPT-4oに匹敵する。
- FRAMESベンチマークテストでは、このモデルは100Kトークン長のコンテキストを扱う能力が他のモデルよりはるかに優れていることを示した。
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DeepSeek V3の技術的ブレークスルーと応用価値
DeepSeek V3は、革新的なMoEアーキテクチャ、FP8トレーニング技術、効率的なメモリ管理戦略により、オープンソースAIをリードしています。
トレーニングコストを削減するだけでなく、数学、プログラミング、長い文脈の処理といった分野で強みを発揮する。
今後、DeepSeek V3は、インテリジェントな顧客サービス、AIアシスタント、プログラム開発支援などの分野でより大きな役割を果たし、オープンソースAIの発展を促進し続けることが期待される。
結論
AI分野の新たなベンチマークであるDeepSeek V3は、革新的な技術アーキテクチャと効率的なトレーニング手法により、オープンソースのAIモデルをリードすることに成功しました。
その優れた性能、費用対効果、応用範囲の広さから、AI開発者や研究者にとって重要な技術となっている。
ハードウェア技術の進歩により、DeepSeek V3は今後さらに望ましいものとなり、人工知能の発展を促進する重要なエンジンになるかもしれない！
