Το Deepseek-V3 χρησιμοποιεί μια καινοτόμο προσέγγιση για την εξισορρόπηση φορτίου κατά τη διάρκεια μεγάλων αιτήσεων διακριτικών, κυρίως μέσω της βοηθητικής στρατηγικής της χωρίς απώλεια. Αυτή η μέθοδος ελαχιστοποιεί την υποβάθμιση της απόδοσης που μπορεί να συμβεί όταν επιχειρείται η εξισορρόπηση του φορτίου σε όλο το μείγμα των ειδών εξουσίας (MOE) αρχιτεκτονική. Εδώ είναι τα βασικά συστατικά του τρόπου με τον οποίο το Deepseek-V3 διαχειρίζεται την εξισορρόπηση φορτίου:
1. Δυναμική παρακολούθηση φορτίου: Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το DeepSeeek-V3 παρακολουθεί συνεχώς το φορτίο σε κάθε εμπειρογνώμονα σε ολόκληρη την παρτίδα. Στο τέλος κάθε βήματος εκπαίδευσης, προσαρμόζει δυναμικά έναν όρο προκατάληψης που σχετίζεται με κάθε εμπειρογνώμονα με βάση το αν είναι υπερφορτωμένες ή υπολείμματα. Αυτή η προσαρμογή βοηθά στη διατήρηση ενός ισορροπημένου φορτίου σε όλους τους εμπειρογνώμονες, ενισχύοντας τη συνολική απόδοση του μοντέλου χωρίς να βασίζεται αποκλειστικά σε βοηθητικές λειτουργίες απώλειας [1] [2].
2. Πρόβλεψη πολλαπλών τόπων (MTP): Το μοντέλο ενσωματώνει έναν στόχο κατάρτισης πολλαπλών τερματορίων που δεν βελτιώνει μόνο την απόδοση αλλά και διευκολύνει την κερδοσκοπική αποκωδικοποίηση, η οποία επιταχύνει το συμπέρασμα. Αυτό επιτρέπει την αποτελεσματικότερη επεξεργασία των αιτήσεων διακριτικών, βελτιστοποιώντας τον τρόπο με τον οποίο αντιμετωπίζονται τα σημάδια κατά τη διάρκεια του συμπεράσματος [1] [3].
3. Δρομολόγηση περιορισμένης από τους κόμβους: Για να μειωθεί το κόστος επικοινωνίας κατά τη διάρκεια της κατάρτισης, το Deepseek-V3 χρησιμοποιεί έναν περιορισμένο μηχανισμό δρομολόγησης που περιορίζει τον αριθμό των κόμβων που εμπλέκονται στην επεξεργασία κάθε διακριτικού. Κάθε διακριτικό οδηγείται σε μέγιστο αριθμό κόμβων με βάση τις υψηλότερες βαθμολογίες συγγένειας, εξασφαλίζοντας την αποτελεσματική επικάλυψη επικοινωνίας και υπολογισμού [1] [2].
4. NO Token Dropping: Χάρη στην αποτελεσματική στρατηγική εξισορρόπησης φορτίου, το Deepseek-V3 διατηρεί μια καλή ισορροπία σε όλη την κατάρτιση και το συμπέρασμα, πράγμα που σημαίνει ότι δεν αποβάλλει κανένα μάρκες κατά τη διάρκεια οποιασδήποτε φάσης. Αυτή η δυνατότητα διασφαλίζει ότι όλα τα μάρκες εισόδου υποβάλλονται σε επεξεργασία χωρίς απώλεια, ενισχύοντας περαιτέρω την αποτελεσματικότητα και την αξιοπιστία του μοντέλου [1] [4].
5. Εκτιμήσεις και αποδοτικότητα: Με 671 δισεκατομμύρια παραμέτρους και μόνο 37 δισεκατομμύρια ενεργοποιημένα ανά διακριτικό κατά τη διάρκεια του συμπεράσματος, το Deepseek-V3 έχει σχεδιαστεί για την επεκτασιμότητα διατηρώντας παράλληλα τις υπολογιστικές απαιτήσεις διαχειρίσιμες. Αυτή η επιλεκτική ενεργοποίηση συμβάλλει στην ικανότητά της να χειρίζεται αποτελεσματικά τα αιτήματα μεγάλης κλίμακας [4] [5].
Συνολικά, οι εκλεπτυσμένοι μηχανισμοί εξισορρόπησης φορτίου Deepseek-V3 επιτρέπουν να διαχειρίζεται αποτελεσματικά τα αιτήματα μεγάλης κλίμακας διακριτικά διατηρώντας ταυτόχρονα υψηλές επιδόσεις και ελαχιστοποιώντας τη χρήση των πόρων.
Αναφορές:
[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-oining-viral-new-cost-effective-lmms-horneman-i8lje