Deepseek-V3 utilise une approche innovante pour l'équilibrage des charges pendant les demandes de jetons à grande échelle, principalement par le biais de sa stratégie sans perte auxiliaire. Cette méthode minimise la dégradation des performances qui peut se produire lors de la tentative d'équilibre de la charge à travers son architecture de mélange-de-experts (MOE). Voici les composants clés de la façon dont Deepseek-V3 gère l'équilibrage de la charge:
1. Surveillance dynamique de la charge: pendant la formation, Deepseek-V3 surveille en continu la charge sur chaque expert à travers l'ensemble du lot. À la fin de chaque étape de formation, il ajuste dynamiquement un terme de biais associé à chaque expert selon qu'il soit surchargé ou sous-téléchargé. Cet ajustement aide à maintenir une charge équilibrée entre les experts, améliorant les performances globales du modèle sans s'appuyer uniquement sur les fonctions de perte auxiliaires [1] [2].
2. Prédiction multi-token (MTP): Le modèle intègre un objectif de formation de prédiction multi-token qui améliore non seulement les performances mais facilite également le décodage spéculatif, qui accélère l'inférence. Cela permet un traitement plus efficace des demandes de jetons en optimisant comment les jetons sont gérés pendant l'inférence [1] [3].
3. Route limitée au nœud: Pour réduire les coûts de communication pendant la formation, Deepseek-V3 utilise un mécanisme de routage restreint qui limite le nombre de nœuds impliqués dans le traitement de chaque jeton. Chaque jeton est acheminé vers un nombre maximum de nœuds basés sur les scores d'affinité les plus élevés, assurant une communication et un chevauchement de calcul efficaces [1] [2].
4. Pas de chute de jetons: Grâce à sa stratégie d'équilibrage de charge efficace, Deepseek-V3 maintient un bon équilibre tout au long de l'entraînement et de l'inférence, ce qui signifie qu'il ne laisse tomber aucun jeton pendant les deux phases. Cette capacité garantit que tous les jetons d'entrée sont traités sans perte, améliorant encore l'efficacité et la fiabilité du modèle [1] [4].
5. Évolutivité et efficacité: avec 671 milliards de paramètres et seulement 37 milliards activés par jeton pendant l'inférence, Deepseek-V3 est conçu pour l'évolutivité tout en gardant les demandes de calcul gérables. Cette activation sélective contribue à sa capacité à gérer efficacement les demandes à grande échelle [4] [5].
Dans l'ensemble, les mécanismes sophistiqués d'équilibrage de la charge de Deepseek-V3 lui permettent de gérer efficacement les demandes de jetons à grande échelle tout en conservant des performances élevées et en minimisant l'utilisation des ressources.
Citations:
[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-ging-viral-new-era-cost-effective-llms-horman-i8lje