DeepSeek-V3: نموذج لغوي متطور بكفاءة عالية وتكلفة منخفضة

تُظهر الأبحاث الحديثة من DeepSeek-AI كيف تمكن نموذج DeepSeek-V3 من تحقيق أداء متميز في معالجة اللغات الطبيعية، وذلك من خلال تقليل استهلاك الموارد الحاسوبية وتعظيم الكفاءة الحسابية. يُركز هذا المقال على تفاصيل هذا الإنجاز، مُسلطاً الضوء على الابتكارات الرئيسية التي ساهمت في ذلك.

تحديات نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)

يشهد تطوير ونشر نماذج اللغات الكبيرة (مثل GPT-4، Claude 3.5، LLaMA-3) نمواً متسارعاً، مدفوعاً بالابتكارات المعمارية، ومجموعات البيانات الضخمة، وتحسينات الأجهزة. ومع ذلك، فإن زيادة أداء هذه النماذج يقابله زيادة كبيرة في متطلبات الحوسبة، والذاكرة، وعرض نطاق التردد، مما يُشكل ضغطاً هائلاً على الأجهزة. وتتمثل التحديات الرئيسية في:

• استهلاك الذاكرة المتزايد: يزداد استهلاك ذاكرة نماذج LLMs بمعدل يفوق 1000% سنوياً، بينما لا يتجاوز معدل زيادة عرض نطاق ذاكرة الوصول العشوائي عالية السرعة 50%.
• بطء الاستدلال: تُضيف عملية تخزين سياق المحادثة السابق في مخازن مفتاح-قيمة (KV) إلى ضغط الذاكرة وتُبطئ عملية المعالجة.
• التكلفة الحسابية العالية: تُنشط النماذج الكثيفة جميع المعلمات لكل وحدة رمز (Token)، مما يُزيد من التكاليف الحسابية، خاصةً بالنسبة للنماذج التي تحتوي على مئات المليارات من المعلمات.
• وقت معالجة وحدة الرمز (TPOT): يؤثر ارتفاع وقت معالجة وحدة الرمز على تجربة المستخدم.

حلول DeepSeek-V3 لمعالجة هذه التحديات

للتغلب على هذه التحديات، اعتمد باحثو DeepSeek-AI على استراتيجية متكاملة وفعالة في تطوير DeepSeek-V3، والتي تركز على التوسع الذكي بدلاً من التوسع المفرط. باستخدام 2048 وحدة معالجة رسومية NVIDIA H800، حقق النموذج أداءً متقدماً مع التركيز على الكفاءة من حيث التكلفة. وتشمل الابتكارات الرئيسية:

• انتباه كامن متعدد الرؤوس (MLA): لتحسين كفاءة الذاكرة، حيث تم تقليل متطلبات ذاكرة التخزين المؤقت KV لكل وحدة رمز إلى 70 كيلوبايت فقط، مقارنة بـ 327 كيلوبايت و 516 كيلوبايت في Qwen-2.5 و LLaMA-3.1 على التوالي.
• مزيج من الخبراء (MoE): لتحسين الكفاءة الحسابية، حيث يزيد إجمالي عدد المعلمات إلى 671 مليار، لكنه يُنشط فقط 37 مليار معلمة لكل وحدة رمز.
• التدريب بدقة مختلطة FP8: لتسريع الأداء دون المساومة على الدقة.
• هندسة شبكة متعددة المستويات: لتقليل تكاليف الاتصال بين الأجهزة.
• التنبؤ متعدد الرموز (MTP): لتحسين سرعة توليد النصوص.

نتائج الأداء

حقق DeepSeek-V3 نتائج مبهرة:

• كفاءة الذاكرة: تقليل حجم ذاكرة التخزين المؤقت KV لكل وحدة رمز من 516 كيلوبايت إلى 70 كيلوبايت.
• كفاءة الحوسبة: استهلاك 250 GFLOPS فقط لكل وحدة رمز، مقارنة بـ 2448 GFLOPS في نماذج كثيفة مثل LLaMA-3.1.
• سرعة توليد النصوص: زيادة سرعة التوليد بنسبة تصل إلى 1.8 ضعف، مع معدل قبول الرموز بنسبة 80-90%.
• سرعة المعالجة: يصل إلى 67 وحدة رمز في الثانية (TPS) على شبكة InfiniBand بسرعة 400 جيجابت في الثانية، مع إمكانية الوصول إلى 1200 وحدة رمز في الثانية باستخدام تقنيات متقدمة.
• إمكانية الوصول: يمكن تشغيله على خادم بقيمة 10000 دولار أمريكي مزود بوحدة معالجة رسومية من فئة المستهلك، مع تحقيق حوالي 20 وحدة رمز في الثانية.

خلاصة

يُقدم هذا البحث إطارًا شاملاً لبناء نماذج لغات كبيرة قوية وموفرة للموارد. من خلال معالجة القيود الأساسية، مثل قيود الذاكرة، والتكاليف الحسابية العالية، وزمن استجابة الاستدلال، يُظهر الباحثون أن التصميم المشترك الذكي للهندسة المعمارية والأجهزة يمكن أن يُحقق أداءً عالياً دون الاعتماد على بنية تحتية ضخمة. يُمثل DeepSeek-V3 مثالاً واضحاً على كيفية تعايش الكفاءة وقابلية التوسع، مما يُمكّن من تبني قدرات الذكاء الاصطناعي المتطورة على نطاق واسع.

المصدر: MarkTechPost