DeepSeek Modellerinin Yenilikçi Teknikleri 🚀
Yayın Tarihi: Mart 25, 2025
Yazar: Ahmet Onur Durahim
5 dk okuma
Wang ve Kantarcioglu yeni makalelerinde, açık kaynaklı DeepSeek-V3 ve DeepSeek-R1 modellerinin, GPT/Claude gibi tescilli özel modellere rakip olurken nasıl daha az kaynakla yüksek performans elde edildiğini inceliyor.
🔍 Öne Çıkan Yenilikler
🔸 Dönüştürücü (Transformer) Mimarisinde İyileştirmeler
Çok Başlı Gizli Dikkat (Multi-Head Latent Attention – MLA): Dikkat mekanizmasını optimize eden yeni bir yaklaşım.
Uzmanlar Karışımı (Mixture of Experts – MoE): Uzman segmentasyonu ve paylaşımlı uzman izolasyonu ile verimlilik artışı.
🔸 Daha Verimli Eğitim
Multi-Token Prediction (MTP): Multi-Token Prediction (MTP) yöntemi ile tek seferde birden fazla token tahminiyle eğitim verimliliği.
🔸 Mühendislik Tasarımları
DualPipe: Hesaplama/iletişimi örtüştüren paralelleştirme algoritması.
FP8 karışık hassasiyetli eğitim: FP8 hassasiyeti ile hesaplama verimliliği artırılıyor.
🔸 Gelişmiş Pekiştirmeli Öğrenme 🤖
Grup Göreli Politika Optimizasyonu (GRPO): Grup Göreli Politika Optimizasyonu (GRPO) ile bellek kullanımı azaltılırken, DeepSeek-R1 SFT ve RL eğitimlerini dönüşümlü kullanarak model başarısını maksimize ediliyor.