Deepseek-V3 تستخدم نهجًا مبتكرًا لتحميل الموازنة أثناء طلبات الرمز المميز على نطاق واسع ، بشكل أساسي من خلال استراتيجيتها الخالية من الخسارة. تقلل هذه الطريقة من تدهور الأداء الذي يمكن أن يحدث عند محاولة موازنة الحمل عبر بنية الخبرة (MOE). فيما يلي المكونات الرئيسية لكيفية إدارة Deepseek-V3 الموازنة:
1. مراقبة الحمل الديناميكي: أثناء التدريب ، يراقب Deepseek-V3 بشكل مستمر الحمل على كل خبير عبر الدفعة بأكملها. في نهاية كل خطوة تدريب ، يقوم بضبط مصطلح التحيز بشكل ديناميكي المرتبط بكل خبير بناءً على ما إذا كانت محملة أو تحت الحمل. يساعد هذا التعديل في الحفاظ على حمولة متوازنة عبر الخبراء ، مما يؤدي إلى تعزيز الأداء النموذجي العام دون الاعتماد فقط على وظائف الخسارة الإضافية [1] [2].
2. التنبؤ متعدد المواليد (MTP): يشتمل النموذج على هدف تدريب على التنبؤ متعدد المحللين لا يحسن الأداء فحسب ، بل يسهل أيضًا فك تشفير المضاربة ، والذي يسرع الاستدلال. يسمح ذلك بمعالجة أكثر كفاءة لطلبات الرمز المميز عن طريق تحسين كيفية معالجة الرموز المميزة أثناء الاستدلال [1] [3].
3. التوجيه المحدود للعقدة: لخفض تكاليف الاتصال أثناء التدريب ، يستخدم Deepseek-V3 آلية توجيه مقيدة تحد من عدد العقد المتورطة في معالجة كل رمز. يتم توجيه كل رمز إلى الحد الأقصى لعدد العقد بناءً على أعلى درجات التقارب ، مما يضمن تداخل الاتصالات والحساب الفعال [1] [2].
4. لا يوجد مميز إسقاط: بفضل استراتيجية موازنة التحميل الفعالة ، تحافظ Deepseek-V3 على توازن جيد خلال التدريب والاستدلال ، مما يعني أنه لا يسقط أي الرموز خلال أي من المرحلتين. تضمن هذه القدرة معالجة جميع الرموز المميزة للدخول دون خسارة ، مما يزيد من تعزيز كفاءة النموذج وموثوقيته [1] [4].
5. قابلية التوسع والكفاءة: مع 671 مليار معلمة و 37 مليار فقط تم تنشيطها لكل رمز أثناء الاستدلال ، تم تصميم Deepseek-V3 من أجل التوسع مع الحفاظ على الطلبات الحسابية قابلة للإدارة. يساهم هذا التنشيط الانتقائي في قدرته على التعامل مع الطلبات واسعة النطاق بفعالية [4] [5].
بشكل عام ، تتيح آليات موازنة الحمل المتطورة لـ Deepseek-V3 إدارة طلبات الرمز المميز على نطاق واسع مع الحفاظ على الأداء العالي وتقليل استخدام الموارد.
الاستشهادات:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[3] https://docsbot.ai/models/deepeek-v3
[4] https://encord.com/blog/deepseek-ai/
[5] https://requesty.ai/blog/deepseek-v3-line
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/labels
[8] https://www.linkedin.com/pulse/why-deepseek-r1-nate-viral-ne-ed-cost-fettive-llms-lms-horneman-i8lje