DeepSeek-V3 anvender en innovativ tilgang til belastning af balancering under store token-anmodninger, primært gennem dens hjælpest-fri strategi. Denne metode minimerer ydelsesnedbrydning, der kan forekomme, når man forsøger at afbalancere belastningen på tværs af dens blanding af eksperter (MOE) arkitektur. Her er de vigtigste komponenter i, hvordan DeepSeek-V3 styrer belastningsbalancering:
1. Dynamisk belastningsovervågning: Under træning overvåger DeepSeek-V3 kontinuerligt belastningen på hver ekspert på tværs af hele batchet. Ved afslutningen af hvert træningstrin justerer det dynamisk et bias -udtryk, der er forbundet med hver ekspert baseret på, om de er overbelastede eller underbelastede. Denne justering hjælper med at opretholde en afbalanceret belastning på tværs af eksperter, hvilket forbedrer den samlede modelydelse uden udelukkende at stole på hjælpetabsfunktioner [1] [2].
2. Multi-Token Prediction (MTP): Modellen inkorporerer et multi-token forudsigelsesuddannelsesmål, der ikke kun forbedrer ydeevnen, men også letter spekulativ afkodning, hvilket fremskynder inferensen. Dette giver mulighed for mere effektiv behandling af token -anmodninger ved at optimere, hvordan tokens håndteres under inferens [1] [3].
3. knudebegrænset routing: For at reducere kommunikationsomkostninger under træning bruger DeepSeek-V3 en begrænset routingmekanisme, der begrænser antallet af knudepunkter, der er involveret i behandlingen af hver token. Hvert token dirigeres til et maksimalt antal noder baseret på de højeste affinitetsresultater, hvilket sikrer effektiv kommunikation og beregning overlapning [1] [2].
4. ingen token-tab: Takket være sin effektive belastningsafbalanceringsstrategi opretholder DeepSeek-V3 en god balance gennem hele træning og inferens, hvilket betyder, at den ikke falder nogen symboler i nogen af fasen. Denne kapacitet sikrer, at alle input -tokens behandles uden tab, hvilket yderligere forbedrer modellens effektivitet og pålidelighed [1] [4].
5. Skalerbarhed og effektivitet: Med 671 milliarder parametre og kun 37 milliarder aktiverede pr. Token under inferens er DeepSeek-V3 designet til skalerbarhed, mens de beregningskrav håndteres. Denne selektive aktivering bidrager til dens evne til at håndtere store anmodninger effektivt [4] [5].
Generelt tillader DeepSeek-V3s sofistikerede belastningsbalanceringsmekanismer det effektivt at styre store token-anmodninger, mens de opretholder høj ydeevne og minimerer ressourceforbruget.
Citater:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[3] https://docsbot.ai/models/deepseek-v3
[4] https://encord.com/blog/deepseek-i/
[5] https://requesty.ai/blog/deepseek-v3-cline
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7] https://github.com/deepseek-i/deepseek-v3/labels
[8] https://www.linkedin.com/pulse/why-deepseek-r1-going-viral-new-rees-cost-effective-llms-horneman-i8lje