- DeepSeekは中国のAIスタートアップで、OpenAIやMeta、Anthropicなどの主要モデルに匹敵するAIモデルを訓練したと主張しており、GPUコンピューティング量を11倍削減し、コストを削減した。
- DeepSeek-V3 MoE言語モデルは6710億のパラメータを使用しており、MetaのLlama 3と比較して、11倍少ないコンピューティングパワーで訓練された。
- DeepSeekはアドバンストパイプラインアルゴリズム、最適化された通信フレームワーク、FP8低精度演算、通信などを使用して、通常必要とされる計算とメモリ要件を大幅に削減した。
- DualPipeアルゴリズムを実装し、計算と通信フェーズをオーバーラップさせ、効率を向上させ、通信オーバーヘッドを最小限に抑えた。
- 低精度トレーニング技術も採用され、FP8ミックスプレシジョンフレームワークを使用して、高速な計算とメモリ使用量の削減を実現した。
- DeepSeek-V3 MoE言語モデルはGPT-4x、Claude-3.5-Sonnet、LLlama-3.1などと比較可能であり、第三者のベンチマークで証明される必要がある。
- DeepSeek-V3はGPT-4oやo3などの最先端モデルよりもパラメータ数や推論能力で劣るかもしれないが、限られたリソースを使用して進化したMoE言語モデルを訓練することが可能である。
DeepSeekは、限られたリソースを使用して高度なMoE言語モデルを訓練することが可能であることを示しています。このような成果を得るには多くの最適化と低レベルのプログラミングが必要ですが、その結果は驚くべきものです。