DeepSeek-V3 maakt gebruik van een innovatieve benadering om balancering te laden tijdens grootschalige tokenverzoeken, voornamelijk via zijn hulpverliesvrije strategie. Deze methode minimaliseert prestatiedegradatie die kan optreden bij het proberen om de belasting in de architectuur van het mengsel (MOE) in evenwicht te brengen. Hier zijn de belangrijkste componenten van hoe Deepseek-V3 de load-balancing beheert:
1. Dynamische laadbewaking: tijdens de training bewaakt Deepseek-V3 continu de belasting van elke expert over de hele batch. Aan het einde van elke trainingsstap past het dynamisch een bias -term aan die bij elke expert is gekoppeld op basis van of ze overbelast of onderbelast zijn. Deze aanpassing helpt bij het handhaven van een evenwichtige belasting tussen experts, waardoor de algehele modelprestaties worden verbeterd zonder alleen te vertrouwen op hulpverliesfuncties [1] [2].
2. Multi-token voorspelling (MTP): het model bevat een multi-token voorspellingstraining die niet alleen de prestaties verbetert, maar ook speculatieve decodering vergemakkelijkt, wat de inferentie versnelt. Dit zorgt voor een efficiëntere verwerking van tokenverzoeken door te optimaliseren hoe tokens worden behandeld tijdens inferentie [1] [3].
3. Knooppuntbeperkte routering: om de communicatiekosten tijdens de training te verlagen, gebruikt DeepSeek-V3 een beperkt routeringsmechanisme dat het aantal knooppunten beperkt bij het verwerken van elk token. Elk token wordt geleid naar een maximaal aantal knooppunten op basis van de hoogste affiniteitsscores, waardoor efficiënte communicatie en berekening overlappen [1] [2].
4. Geen token laten vallen: dankzij de effectieve strategie voor het balanceren van load balancing behoudt Deepseek-V3 een goede balans tijdens training en gevolgtrekking, wat betekent dat het in geen van beide fase geen tokens laat vallen. Deze mogelijkheid zorgt ervoor dat alle input tokens worden verwerkt zonder verlies, waardoor de efficiëntie en betrouwbaarheid van het model verder wordt verbeterd [1] [4].
5. Schaalbaarheid en efficiëntie: met 671 miljard parameters en slechts 37 miljard geactiveerd per token tijdens inferentie, is DeepSeek-V3 ontworpen voor schaalbaarheid, terwijl de computationele eisen beheersbaar blijven. Deze selectieve activering draagt bij aan het vermogen om grootschalige aanvragen effectief af te handelen [4] [5].
Over het algemeen kunnen de geavanceerde load-balancing-mechanismen van Deepseek-V3 het mogelijk maken om grootschalige tokenverzoeken efficiënt te beheren met behoud van hoge prestaties en het minimaliseren van het gebruik van hulpbronnen.
Citaten:
[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- gaan-viral-new-erena-cost-effectief-llms-horneman-i8lje