هندسة DeepSeek-V3
تعرف على الابتكارات في بنية نماذج DeepSeek.
سنغطي ما يلي...
لا يقتصر إنجاز DeepSeek على إتاحة أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يكمن الابتكار الحقيقي في محركه: بنية مُعاد تصميمها بعناية فائقة تتجاوز مجرد إضافة المزيد من المعلمات. يحتوي DeepSeek-V3 على 671 مليار معلمة، ولكن تكمن المشكلة في أنه يستخدم 37 مليار معلمة فقط لكل رمز. هذا يجعله قويًا للغاية مع الحفاظ على كفاءة العمليات الحسابية وخفة وزنها.
بدلاً من التوسع والتعرض لتكاليف حسابية باهظة، واستهلاك كبير للذاكرة، وانعدام الكفاءة، يستخدم DeepSeek تقنيات التحسين لمواجهة هذه التحديات. فهو يستفيد من إطار عمل "مزيج الخبراء" (MoE)، الذي يُفعّل بشكل انتقائي الأجزاء الأكثر أهمية من النموذج لكل مهمة، مما يُقلل بشكل كبير من استخدام الذاكرة والتكاليف الحسابية مع الحفاظ على أداء عالٍ. كما تُعزز التحسينات الإضافية، مثل "الانتباه الكامن متعدد الرؤوس" و"التنبؤ متعدد الرموز"، الكفاءة، مما يسمح للنموذج بمعالجة المهام طويلة السياق والبيانات المتنوعة بسهولة.
هذا التصميم الذكي يجعل DeepSeek ليس فقط أكثر ذكاءً - مع تحسين التفكير والفهم - بل أيضًا أقل تكلفةً وأكثر كفاءةً. والنتيجة هي نظام ذكاء اصطناعي يُقدم أداءً بمستوى GPT-4o بتكلفة زهيدة، مما يُمكّن الباحثين والشركات الناشئة والمؤسسات من الابتكار دون التكاليف الباهظة المعتادة.
في هذا الدرس، سنفهم طبقات بنية DeepSeek. سنبدأ بتوضيح نموذج "مزيج الخبراء" - وهو ابتكار مفتاح يدعم كفاءة DeepSeek - ثم نستكشف كيف ارتقت DeepSeek بالحدود إلى آفاق جديدة بفضل تحسيناتها الفريدة.
ما هو خليط الخبراء (وزارة التعليم)؟
بُنيت نماذج DeepSeek على بنية المحول، والتي يُمكن اعتبارها مصنعًا نشطًا حيث يُعالج كل عامل (أو خلية عصبية) كل مهمة. تستخدم المحولات شبكات التركيز الذاتي والتغذية الأمامية لفهم السياق وتوليد اللغة. ما يُميز DeepSeek هو دمج نهج مزيج الخبراء (MoE) - وهي استراتيجية تُشرك فرقًا متخصصة من النماذج الفرعية فقط عند الحاجة، بدلاً من جعل كل جزء من الشبكة يعمل على كل مهمة.
تخيل أنك في مقهى فاخر مزدحم يقدم تشكيلة واسعة من المشروبات المميزة، كل منها من إعداد باريستا ذي خبرة فريدة. بدلاً من أن يقوم كل باريستا بإعداد كل مشروب، يوجه نظام طلب ذكي طلبك إلى الباريستا الأنسب لذلك المشروب. هذا هو جوهر نظام MoE: بدلاً من معالجة كل إدخال عبر الشبكة بأكملها، تعمل دالة البوابات كنظام الطلب الذكي هذا - باختيار مجموعة فرعية صغيرة فقط من الخبراء (نماذج فرعية متخصصة) لكل رمز إدخال .
في وزارة التعليم التقليدية، هناك طريقتان شائعتان:
نظام MoE كثيف: يتم تفعيل جميع الخبراء لكل إدخال. مع أن هذا يُحسّن الدقة، إلا أنه يتطلب جهدًا حاسوبيًا كبيرًا.
طريقة MoE المتفرقة: يتم تفعيل خبراء Top-k فقط لكل إدخال، مما يُقلل بشكل كبير من العمليات الحسابية المطلوبة. تستخدم معظم النماذج واسعة النطاق، بما في ذلك نماذج DeepSeek، هذه الطريقة المتفرقة.
كيف تعمل أنظمة إدارة الموارد المتفرقة هذه؟ بدلاً من أن يعمل كل خبير على كل مهمة، يُحدد نظام ذكي يُسمى وظيفة البوابات أي الخبراء الأنسب لكل إدخال مُحدد - تمامًا مثل المدير الذي يُسند المهام فقط إلى أعضاء الفريق الأكثر ملاءمة. ومع ذلك، إذا اختار المدير دائمًا نفس الخبراء القلائل، فقد يُثقل كاهل هؤلاء المتخصصين بينما يظل الآخرون عاطلين عن العمل، وهو أمر غير فعال. تعاملت النماذج القديمة مع هذا الأمر بإضافة قواعد إضافية لفرض توزيع عادل للمهام بين جميع الخبراء.
يعتمد DeepSeek‑V3 نهجًا أكثر ذكاءً: فهو يُعدِّل تلقائيًا كيفية توزيع المهام بحيث يُستخدم كل خبير بالتساوي دون الحاجة إلى أي قواعد موازنة إضافية. كما يُقسِّم كل خبير إلى أجزاء أصغر، مما يسمح للنظام بمعالجة معلومات أكثر تفصيلًا ودقة ضمن نطاق معرفة كل خبير.
معلومة تعليمية: في حين تم تقديم نماذج MoE المبكرة في وقت مبكر من عام 2017، أظهر Google Switch Transformer، الذي تم إطلاقه في عام 2021، القوة العملية لتوسيع نطاق هياكل MoE المتفرقة للذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما يدل على كفاءة وأداء مثير للإعجاب.
الآن بعد أن استكشفنا الأفكار الأساسية وراء MoE وكيف يعزز DeepSeek هذا النهج، دعونا نرى هذه التقنيات المبتكرة في العمل ونفهم كيف تساهم في الأداء المذهل لـ DeepSeek.
ما هي المكونات مفتاح لـMoE الخاص بـ DeepSeek؟
يتكون إطار عمل MoE من عدة مكونات أساسية: آلية البوابات التي تختار الخبراء المناسبين ديناميكيًا، والخبراء أنفسهم (نماذج فرعية متخصصة تعالج جوانب مختلفة من إدخال)، واستراتيجيات موازنة الحمل والتوجيه التي تضمن استخدامًا فعالًا ومتوازنًا لهؤلاء الخبراء. فيما يلي جدول يلخص هذه المكونات مفتاح :
Component | Description |
Experts | Specialized submodels that process different aspects of the input. They form the building blocks of the MoE by partitioning the FFN layers. |
Gating Mechanism | A dynamic “smart switch” that selects the most relevant experts for each input token, ensuring that only a subset of the model is engaged. |
Load Balancing and Routing | Strategies that distribute tasks evenly among experts, preventing some from being overused while others remain idle. |
الآن، دعونا نتعلم كيف يأخذ DeepSeek هذه المكونات التقليدية ويعززها لتحقيق قدر أكبر من الكفاءة والأداء.
ما الذي يجعل خبراء DeepSeek مختلفين؟
في تصاميم MoE النموذجية، تُقسّم شبكة التغذية الأمامية (FFN) للمحوّل إلى عدة خبراء مستقلين. كل خبير هو شبكة فرعية، وعند تفعيله، يُعالج رمز إدخال . تقليديًا، يُوجّه النموذج رمز إلى عدد قليل من الخبراء (عادةً ما يتم اختيارهم عبر top-k من نتيجة محسوبة) دون أي تقسيم فرعي إضافي داخل الخبير. يُحسّن DeepSeek-V3 هذه الفكرة الأساسية بطريقتين هامتين.
أولاً، يُميّز DeepSeek-V3 بين نوعين من الخبراء. ويُقسّم الخبراء إلى:
الخبراء المشتركون: هؤلاء الخبراء متاحون دائمًا، مما يوفر أساسًا ثابتًا للمعالجة لكل رمز .
الخبراء الموجهون: يتم تنشيط هؤلاء الخبراء بشكل مشروط استنادًا إلى رمز إدخال ، مما يسمح للنموذج بالاستفادة من الخبرة المتخصصة المعتمدة على السياق.
يُحسّن هذا الهيكل المزدوج الكفاءة ويعزز قدرة النموذج على التعامل مع مهام متنوعة. ثانيًا، يُطبّق DeepSeek-V3 تجزئة دقيقة على خبرائه المُوجَّهين. فبدلًا من معاملة كل خبير مُوجَّه ككتلة واحدة متجانسة، يُقسِّم DeepSeek-V3 الخبراء إلى عدة قطاعات أصغر. يُمكّن هذا التقسيم الدقيق للخبراء النموذج من التقاط الفروق الدقيقة في البيانات، حيث يُمكن لكل قطاع التركيز على جوانب مختلفة من إدخال. لمن يرغب في فهم أعمق، رياضيًا، إذا مثّلنا إدخال FFN رمز t بـ uₜ ، فإن إخراج DeepSeek-V3 FFN يُعطى بالصيغة التالية:
أين:
is the number of shared experts that are always available is the number of routed experts that are conditionally activated ...