現代の急速に発展する AI 領域で、DeepSeek はその卓越した技術革新により際立っており、人工知能の発展に新たな可能性と方向性をもたらしています。以下では、DeepSeek の一連の技術革新について詳しく紹介します。これらの革新は、モデルのパフォーマンスを向上させるだけでなく、整個 AI 業界の発展に新たなアイデアを提供しています。
モデルアーキテクチャの革新
1. 混合エキスパートアーキテクチャ（MoE）
DeepSeek は混合エキスパートアーキテクチャ（Mixture of Experts、MoE）を採用しており、これは革新的なモデルアーキテクチャです。このアーキテクチャは、各タスクに関連するパラメータのみを活性化することにより、計算負荷とメモリ使用量を大幅に減少させ、トレーニングと推理の効率を向上させます。DeepSeek-V3 モデルでは、256 個のルーティングエキスパートと 1 個の共有エキスパートを使用し、冗長エキスパートを導入して負荷均衡戦略とトレーニング目標を実現しています。このようなアーキテクチャにより、モデルは異なるタスクを処理する際に、タスクの特徴に応じて最適なエキスパートを動的に選択することができ、モデルの汎化能力和適応性を高めます。
2. 多頭潜在アテンションメカニズム（MLA）
多頭潜在アテンションメカニズム（Multi-Head Latent Attention、MLA）は、DeepSeek のアテンションメカニズムにおける重要な革新です。MLA はアテンション演算子を改造して KV キャッシュのサイズを圧縮し、各クエリの KV 量を 93.3% 減少させ、同じ容量でより多くの KV キャッシュを格納し、推理効率を大幅に向上させます。具体的来说、MLA は低階分解の方法を採用し、低次元の潜在ベクトルを導入して KV キャッシュとして使用し、グラフィックメモリの圧力を低減し、推理コストを下げます。このような革新により、モデルはより少ないデバイスでより長いコンテキストを推理することができ、または同じコンテキスト長で推理のバッチサイズを大きくし、より速い推理速度または更大的な吞吐量を実現します。
トレーニング方法の革新
1. 強化学習
DeepSeek は強化学習を採用して推理モデルをトレーニングし、高度な数学、コーディングなどの複雑な問題を解決します。つまり、モデルが異なる推理戦略を探索し、フィードバック結果に基づいてモデルが自然にステップ式的推理能力を発展させます。強化学習により、モデルは環境からのフィードバックに応じて行動を継続的に調整し、複雑なタスクで最適な解決策を見つけます。この方法は、モデルの推理能力を向上させるだけでなく、異なるタスクやシーンに更好地適応できるようにします。
2. 群体相对ポリシーオプティマイゼーション（GRPO）
群体相对ポリシーオプティマイゼーション（Group Relative Policy Optimization、GRPO）は、DeepSeek が独自に開発した強化学習アルゴリズムです。モデルが継続的に自己修正をし、推理能力を向上させ、伝統的なトレーニングで必要な人間の監督微調整をほとんど必要とせず、トレーニング速度を大幅に高めます。GRPO アルゴリズムは、伝統的な Value モデルを除去し、同じコンテキスト入力に対する多次のサンプリング結果を用いて予期總利得の見積もりを行い、計算資源の消費を低減します。この方法は、トレーニングの効率を高めるとともに、モデルが異なるタスクやシーンにより柔軟に適応できるようにします。
推理最適化の革新
1. 多トークン予測技術（MTP）
DeepSeek-V3 は多トークン予測技術（Multi-Token Prediction、MTP）を導入しました。この技術は、複数の未来のトークンを予測することにより、テキスト生成能力を強化し、長テキスト生成タスクの表現を向上させます。MTP の核心は、モデルが一度に複数のトークンを予測する能力を備えていることです。これにより、モデルのトレーニング効率が向上し、生成品質が向上し、推理速度が速くなります。例えば、現在のコンテキストが「今年の春節の天気」の場合、従来の単一トークン予測モードは逐次トークンを予測するのに対し、MTP は複数のトークンを並列に予測します。这种方式は、推理の角度から見ると利点が明白で、一度に複数のトークンを生成し、自己回帰生成のステップ数を減らし、推理を加速します。また、トレーニングプロセスでは、MTP のトレーニング目標関数は複数のトークンの推定精度を同時に考慮するため、トークン間の依存関係を捕捉し、モデルの効果を向上させることが認められています。
2. 高効率推理とトレーニングの最適化
推理段階では、DeepSeek-V3 は P/D 分離戦略と双流推理戦略を採用し、システムの吞吐量を大幅に向上させ、デコード遅延を減らしました。さらに、PTX 技術を用いて GPU 性能を最適化し、ハードウェア効率を高めました。これらの最適化措置により、モデルは推理プロセスでハードウェアリソースをより効率的に活用し、推理速度と吞吐量を高めます。同時に、これらの最適化措置は、推理プロセス中のエネルギー消費を減らし、モデルを実際のアプリケーションでより経済的且環境に優しくしました。
その他の技術革新
1. 低コストトレーニングとデプロイ
DeepSeek-V3 のトレーニングコストはわずか 557.6 万ドルで、他の同クラスのモデルよりも大幅に低くなっています。トレーニングプロセスには 280 万 GPU 時間を切っており、API サービスの価格も百万入力トークンあたり 1 ドルと設定され、使用のハードルを大幅に下げています。このような低コストのトレーニングとデプロイ方法により、多くの企業と開発者が DeepSeek モデルを利用でき、AI 技術の普及とアプリケーションを促進します。
2. 知識蒸留技術
DeepSeek は知識蒸留技術を採用し、大モデルを小モデルに精製して公開しました。これらの知識蒸留された小モデルは、単一の GPU 上で効率的に実行され、ほとんどのタスクで大モデルに近いパフォーマンスを維持し、計算リソースの需要を大幅に減らしました。知識蒸留技術により、モデルは高性能を維持しながら、ハードウェアリソースをより効率的に活用し、モデルの実用性和経済性を高めます。
DeepSeek の技術革新は AI 領域に新たな突破と発展方向をもたらしました。モデルアーキテクチャの革新、トレーニング方法の革新、推理最適化の革新、その他技術革新を通じて、DeepSeek はモデルのパフォーマンスを向上させるとともに、整個 AI 業界の発展に新たなアイデアを提供しました。今後、DeepSeek 技術が継続的に発展し、完成度が高まることに伴い、相信その技術は更多的な分野とアプリケーションシーンで重要な役割を發揮し、人工知能の発展に更多的な可能性と機会をもたらすでしょう。
会社名：株式会社Dolphin AI
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