deepseek-v3は、主に補助障害のない戦略を通じて、大規模なトークンリクエスト中にロードバランスを取り戻すための革新的なアプローチを採用しています。この方法は、エンサリの混合物（MOE）アーキテクチャ全体の負荷のバランスをとろうとするときに発生する可能性のあるパフォーマンスの劣化を最小限に抑えます。 DeepSeek-V3が負荷分散を管理する方法の重要なコンポーネントは次のとおりです。
1.動的負荷監視：トレーニング中、DeepSeek-V3はバッチ全体にわたって各専門家の負荷を継続的に監視します。各トレーニングステップの終わりに、各専門家に関連するバイアス用語を動的に調整します。この調整は、専門家間のバランスの取れた負荷を維持するのに役立ち、補助損失関数のみに依存せずにモデル全体のパフォーマンスを向上させます[1] [2]。
2。マルチトークン予測（MTP）：モデルには、パフォーマンスを改善するだけでなく、推論を加速する投機的デコードを促進するマルチトークン予測トレーニング目標が組み込まれています。これにより、推論中にトークンが処理される方法を最適化することにより、トークン要求のより効率的な処理が可能になります[1] [3]。
3。ノード制限ルーティング：トレーニング中の通信コストを削減するために、DeepSeek-V3は、各トークンの処理に関与するノードの数を制限する制限されたルーティングメカニズムを使用します。各トークンは、最高のアフィニティスコアに基づいて最大数のノードにルーティングされ、効率的な通信と計算の重複を確保します[1] [2]。
4.トークンドロップなし：効果的な負荷分散戦略のおかげで、DeepSeek-V3はトレーニングと推論を通して良いバランスを維持します。つまり、どちらのフェーズでもトークンをドロップしません。この機能により、すべての入力トークンが損失なく処理され、モデルの効率と信頼性がさらに向上することが保証されます[1] [4]。
5.スケーラビリティと効率：推論中にトークンごとに6,710億パラメーターと370億人のみがアクティブ化されているため、DeepSeek-V3は、計算需要を管理可能に保ちながら、スケーラビリティのために設計されています。この選択的活性化は、大規模な要求を効果的に処理する能力に貢献します[4] [5]。
全体として、DeepSeek-V3の洗練された負荷分散メカニズムにより、高性能を維持し、リソースの使用を最小限に抑えながら、大規模なトークンリクエストを効率的に管理できます。
引用：
[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-vering-viral-new-era-cost-effectivet-llms-horneman-i8lje