DeepSeek-V3 käyttää innovatiivista lähestymistapaa kuormituksen tasapainottamiseen laajamittaisten merkkipyyntöjen aikana, pääasiassa sen apu-tappiovapaan strategiaan. Tämä menetelmä minimoi suorituskyvyn heikkenemisen, joka voi tapahtua yrittäessäsi tasapainottaa kuorma sen kokeilun seoksen (MOE) arkkitehtuuriin. Tässä on avainkomponentit siitä, kuinka DeepSeek-V3 hallitsee kuormituksen tasapainottamista:
1. Dynaaminen kuorman seuranta: Harjoituksen aikana DeepSeek-V3 tarkkailee jatkuvasti jokaisen asiantuntijan kuormaa koko erässä. Kunkin harjoitusvaiheen lopussa se säätää dynaamisesti jokaiseen asiantuntijaan liittyvää puolueellisuutta sen perusteella, onko ne ylikuormitettuja vai alikerroksia. Tämä säätö auttaa ylläpitämään tasapainoista kuormitusta asiantuntijoiden välillä, mikä parantaa mallin kokonaistehokkuutta luottamatta pelkästään apuvahinkofunktioihin [1] [2].
2. Multi-Toiss-ennuste (MTP): Malli sisältää monipuolisen ennusteharjoittelutavoitteen, joka ei vain paranna suorituskykyä, vaan myös helpottaa spekulatiivista dekoodausta, joka kiihdyttää päätelmiä. Tämä mahdollistaa merkkipyyntöjen tehokkaamman käsittelyn optimoimalla, miten rahakkeet käsitellään päätelmien aikana [1] [3].
3. Solmun rajoitettu reititys: Viestinnän kustannusten vähentämiseksi koulutuksen aikana DeepSek-V3 käyttää rajoitettua reititysmekanismia, joka rajoittaa kunkin tunnuksen käsittelyyn osallistuvien solmujen määrää. Jokainen tunnus johdetaan enimmäismäärään solmuja korkeimpien affiniteettipisteiden perusteella, mikä varmistaa tehokkaan viestintä- ja laskentapäällekaalisen päällekkäisyyden [1] [2].
4. Ei tunnusta pudotusta: Tehokkaan kuorman tasapainotusstrategian ansiosta DeepSek-V3 ylläpitää hyvää tasapainoa koko harjoituksen ja päätelmän ajan, mikä tarkoittaa, että se ei pudota merkkejä kummankaan vaiheen aikana. Tämä ominaisuus varmistaa, että kaikki syöttömerkit prosessoidaan menettämättä, mikä parantaa mallin tehokkuutta ja luotettavuutta [1] [4].
5. Skaalautuvuus ja tehokkuus: 671 miljardilla parametrilla ja vain 37 miljardilla aktivoidulla merkinnällä päätelmän aikana DeepSek-V3 on suunniteltu skaalautuvuudelle pitäen laskennalliset vaatimukset hallittavissa. Tämä selektiivinen aktivointi myötävaikuttaa sen kykyyn käsitellä laajamittaisia pyyntöjä tehokkaasti [4] [5].
Kaiken kaikkiaan Deepseek-V3: n hienostuneet kuorman tasapainotusmekanismit antavat sille mahdollisuuden hallita tehokkaasti laajamittaisia merkkipyyntöjä säilyttäen samalla korkean suorituskyvyn ja minimoivat resurssien käytön.
Viittaukset:
[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/deeptseek-v3-cline
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/labels
.