「DeepSeek V3」の具体的な技術的な特徴は？

DeepSeek V3は、革新的な技術を採用した最先端の大規模言語モデルです。その主な技術的特徴は以下の通りです。

アーキテクチャ

Mixture-of-Experts (MoE)
総パラメータ数は671B（6,710億）で、各トークン処理時には37B（370億）のパラメータのみを活性化[1][4]
複数の専門家ネットワークを効率的に活用し、タスクごとに最適な専門家を選択[3]
Multi-head Latent Attention (MLA)
メモリ使用量を大幅に削減しながら高速な処理を実現[1][2]
情報を効率的に圧縮して処理を行う[1]

効率的な学習と推論

Multi-Token Prediction (MTP)
一度に複数のトークンを予測する技術を採用[1][4]
学習信号の強化やデータ効率の向上が可能[4]
推論速度を最大1.8倍に向上[4]
Auxiliary-Loss-Free Load Balancing
補助損失なしで負荷分散を実現[2][4]
計算リソースを最適に活用しながら性能を維持[4]
FP8混合精度トレーニング
GPUメモリの消費を削減[1]
学習のスループットを向上[10]

パフォーマンス

  1. 14.8兆の高品質トークンでプリトレーニング[2][5]
  2. 128Kトークンの長い文脈ウィンドウをサポート[2][5][10]
  3. 毎秒60トークンの高速生成が可能[10]

効率性

  1. 2,048個のNVIDIA H800 GPUを使用し、約2ヶ月間で学習を完了[10][11]
  2. 総学習時間は2.788M H800 GPU時間[11]
  3. 開発コストは約600万ドル（約9億2000万円）[3]

これらの革新的な技術により、DeepSeek V3は高い性能と効率性を実現し、多くのベンチマークテストで優れた結果を示しています。

参考資料

[1] https://rozetta-square.jp/knowledge/9964/
[2] https://www.deepseekv3.com/en
[3] https://www.perplexity.ai/page/deepseek-s-new-open-source-ai-YwAwjp_IQKiAJ2l1qFhN9g
[4] https://www.ai-souken.com/article/what-is-deepseek
[5] https://deepseekv3.org
[6] https://docsbot.ai/models/deepseek-v3
[7] https://www.unityconsulting.co.jp/articles/deepseek-v3/
[8] https://www.infoq.com/news/2025/01/deepseek-v3-llm/
[9] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of
[10] https://shift-ai.co.jp/blog/13974/
[11] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[12] https://www.issoh.co.jp/tech/details/4789/
[13] https://automateed.com/deepseek-v3-review/

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Posted by Triligy ONE