DeepSeek-V3 impiega un approccio innovativo al bilanciamento del carico durante le richieste di token su larga scala, principalmente attraverso la sua strategia senza perdita ausiliaria. Questo metodo riduce al minimo la degradazione delle prestazioni che può verificarsi quando si tenta di bilanciare il carico attraverso l'architettura della miscela di esperti (MOE). Ecco i componenti chiave di come DeepSeek-V3 gestisce il bilanciamento del carico:
1. Monitoraggio del carico dinamico: durante l'allenamento, DeepSeek-V3 monitora continuamente il carico su ciascun esperto attraverso l'intero lotto. Alla fine di ogni fase di addestramento, regola dinamicamente un termine di bias associato a ciascun esperto in base al fatto che siano sovraccarichi o sottovalutati. Questa regolazione aiuta a mantenere un carico bilanciato tra gli esperti, migliorando le prestazioni complessive del modello senza fare affidamento esclusivamente sulle funzioni di perdita ausiliaria [1] [2].
2. Previsione multi-tek (MTP): il modello incorpora un obiettivo di addestramento di previsione multi-te-tek che non solo migliora le prestazioni ma facilita anche la decodifica speculativa, che accelera l'inferenza. Ciò consente un'elaborazione più efficiente delle richieste token ottimizzando il modo in cui i token vengono gestiti durante l'inferenza [1] [3].
3. Routing limitato al nodo: per ridurre i costi di comunicazione durante la formazione, DeepSeek-V3 utilizza un meccanismo di routing limitato che limita il numero di nodi coinvolti nell'elaborazione di ciascun token. Ogni token viene instradato a un numero massimo di nodi in base ai punteggi più elevati di affinità, garantendo un'efficace sovrapposizione di comunicazione e calcolo [1] [2].
4. Nessun token che cade: grazie alla sua efficace strategia di bilanciamento del carico, DeepSeek-V3 mantiene un buon equilibrio durante l'allenamento e l'inferenza, il che significa che non lascia cadere alcun token in entrambe le fasi. Questa capacità garantisce che tutti i token di input siano elaborati senza perdita, migliorando ulteriormente l'efficienza e l'affidabilità del modello [1] [4].
5. Scalabilità ed efficienza: con 671 miliardi di parametri e solo 37 miliardi di attivati per token durante l'inferenza, DeepSeek-V3 è progettato per la scalabilità mantenendo gestibili le esigenze computazionali. Questa attivazione selettiva contribuisce alla sua capacità di gestire efficacemente le richieste su larga scala [4] [5].
Nel complesso, i sofisticati meccanismi di bilanciamento del carico di DeepEek-V3 gli consentono di gestire in modo efficiente richieste di token su larga scala mantenendo alte prestazioni elevate e riducendo al minimo l'utilizzo delle risorse.
Citazioni:
[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-growing-viral-new-era-cost-effect-llms-horneman-i8lje