| DeepSeek-V3 využívá inovativní přístup k vyvážení zátěže během rozsáhlých požadavků na tokeny, především prostřednictvím strategie bez pomocné ztráty. Tato metoda minimalizuje degradaci výkonu, ke které může dojít při pokusu o vyvážení zátěže přes architekturu směsi expertů (MOE). Zde jsou klíčové komponenty toho, jak DeepSeek-V3 spravuje vyrovnávání zátěže:
1. Dynamické monitorování zátěže: Během tréninku DeepSeek-V3 nepřetržitě monitoruje zátěž každého odborníka po celou dávku. Na konci každého kroku tréninku dynamicky upravuje termín zkreslení spojený s každým odborníkem na základě toho, zda jsou přetíženy nebo podány. Tato úprava pomáhá udržovat vyvážené zatížení napříč odborníky a zvyšuje celkový výkon modelu, aniž by se spoléhal pouze na funkce pomocných ztrát [1] [2].
2. Predikce s více tóny (MTP): Model zahrnuje cíl tréninku s více tóny, který nejen zlepšuje výkon, ale také usnadňuje spekulativní dekódování, které urychluje závěr. To umožňuje efektivnější zpracování požadavků na token optimalizací toho, jak se tokeny vyřizují během závěru [1] [3].
3. směrování omezené uzly: Pro snížení komunikačních nákladů během tréninku DeepSeek-V3 používá omezený směrovací mechanismus, který omezuje počet uzlů zapojených do zpracování každého tokenu. Každý token je směrován do maximálního počtu uzlů na základě skóre nejvyšší afinity, což zajišťuje efektivní komunikaci a překrývání výpočtu [1] [2].
4. Žádné pokles tokenu: Díky své efektivní strategii vyrovnávání zátěže si DeepSeek-V3 udržuje dobrou rovnováhu po celou dobu tréninku a inference, což znamená, že během žádné fáze neklesne žádné žetony. Tato schopnost zajišťuje, že všechny vstupní tokeny jsou zpracovány bez ztráty, což dále zvyšuje účinnost a spolehlivost modelu [1] [4].
5. Škálovatelnost a účinnost: S 671 miliardami parametrů a pouze 37 miliard aktivovaných na token během závěru je DeepSeek-V3 navržen pro škálovatelnost a zároveň udržuje výpočetní požadavky zvládnutelné. Tato selektivní aktivace přispívá k její schopnosti efektivně zvládnout rozsáhlé požadavky [4] [5].
Celkově sofistikované mechanismy vyrovnávání zátěže DeepSeek-V3 mu umožňují efektivně spravovat rozsáhlé požadavky na tokeny při zachování vysokého výkonu a minimalizaci využití zdrojů.
Citace:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[3] https://docsbot.ai/models/deepseek-v3
[4] https://encord.com/blog/deepseek-ai/
[5] https://requesty.ai/blog/deepseek-v3-cline
[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-inging-viral-new-cost-efektivní-horneman-i8lje