DeepSeek-V3는 주로 보조 손실이없는 전략을 통해 대규모 토큰 요청 중에로드 밸런싱을위한 혁신적인 접근 방식을 사용합니다. 이 방법은 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처에서 하중의 균형을 맞추려고 시도 할 때 발생할 수있는 성능 저하를 최소화합니다. DeepSeek-V3가로드 밸런싱을 관리하는 방법의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.
1. 동적 부하 모니터링 : 교육 중에 DeepSeek-V3는 전체 배치에 걸쳐 각 전문가의 부하를 지속적으로 모니터링합니다. 각 교육 단계가 끝나면 과부하 또는 언더로드 여부에 따라 각 전문가와 관련된 바이어스 용어를 동적으로 조정합니다. 이 조정은 전문가 간의 균형 잡힌 부하를 유지하는 데 도움이되며 보조 손실 기능에만 의존하지 않고 전반적인 모델 성능을 향상시킵니다 [1] [2].
2. MTP (Multi-Token Prediction) :이 모델은 성능을 향상시킬뿐만 아니라 추론 디코딩을 촉진하여 추론을 가속화하는 다중 점화 예측 훈련 목표를 통합합니다. 이를 통해 추론 중에 토큰이 처리되는 방법을 최적화하여 토큰 요청을보다 효율적으로 처리 할 수 있습니다 [1] [3].
3. 노드 제한 라우팅 : 교육 중 통신 비용을 줄이기 위해 DeepSeek-V3는 각 토큰 처리와 관련된 노드 수를 제한하는 제한된 라우팅 메커니즘을 사용합니다. 각 토큰은 가장 높은 친화력 점수를 기반으로 최대 수의 노드 수로 라우팅하여 효율적인 통신 및 계산 중첩을 보장합니다 [1] [2].
4. 토큰 떨어지지 않음 : 효과적인로드 밸런싱 전략 덕분에 DeepSeek-V3는 훈련 및 추론 전반에 걸쳐 균형을 유지합니다. 즉, 어느 단계에서도 토큰을 떨어 뜨리지 않습니다. 이 기능은 모든 입력 토큰이 손실없이 처리되도록하여 모델의 효율성과 신뢰성을 더욱 향상시킵니다 [1] [4].
5. 확장 성과 효율성 : 추론 중에 671 억 파라미터와 토큰 당 370 억 개만 활성화 된 DeepSeek-V3는 계산 요구를 관리하면서 확장 성을 위해 설계되었습니다. 이 선택적 활성화는 대규모 요청을 효과적으로 처리하는 능력에 기여한다 [4] [5].
전반적으로 DeepSeek-V3의 정교한로드 밸런싱 메커니즘을 통해 고성능을 유지하고 리소스 사용량을 최소화하면서 대규모 토큰 요청을 효율적으로 관리 할 수 있습니다.
인용 :
[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-costective-llms-horneman-i8lje