Deepseek-V3 emprega uma abordagem inovadora para o balanceamento de carga durante pedidos de token em larga escala, principalmente por meio de sua estratégia livre de perdas auxiliares. Este método minimiza a degradação do desempenho que pode ocorrer ao tentar equilibrar a carga em sua arquitetura de mistura de especialistas (MOE). Aqui estão os principais componentes de como o DeepSeek-V3 gerencia o balanceamento de carga:
1. Monitoramento dinâmico de carga: durante o treinamento, o Deepseek-V3 monitora continuamente a carga em cada especialista em todo o lote. No final de cada etapa de treinamento, ajusta dinamicamente um termo de polarização associado a cada especialista com base em serem sobrecarregados ou subcarregados. Esse ajuste ajuda a manter uma carga equilibrada entre os especialistas, aumentando o desempenho geral do modelo sem depender apenas das funções de perda auxiliar [1] [2].
2. Previsão de vários toques (MTP): O modelo incorpora um objetivo de treinamento de previsão de vários toques que não apenas melhora o desempenho, mas também facilita a decodificação especulativa, o que acelera a inferência. Isso permite um processamento mais eficiente de solicitações de token, otimizando como os tokens são tratados durante a inferência [1] [3].
3. Roteamento limitado por nó: Para reduzir os custos de comunicação durante o treinamento, o Deepseek-V3 usa um mecanismo de roteamento restrito que limita o número de nós envolvidos no processamento de cada token. Cada token é roteado para um número máximo de nós com base nos mais altos escores de afinidade, garantindo a comunicação e a computação eficientes [1] [2].
4. Não cair simulação: graças à sua estratégia efetiva de balanceamento de carga, o Deepseek-V3 mantém um bom equilíbrio ao longo do treinamento e da inferência, o que significa que ele não descarta nenhum tokens durante nenhuma das fases. Essa capacidade garante que todos os tokens de entrada sejam processados sem perda, aumentando ainda mais a eficiência e a confiabilidade do modelo [1] [4].
5. Escalabilidade e eficiência: com 671 bilhões de parâmetros e apenas 37 bilhões de atividades ativadas por token durante a inferência, o Deepseek-V3 foi projetado para escalabilidade, mantendo as demandas computacionais gerenciáveis. Essa ativação seletiva contribui para sua capacidade de lidar com solicitações em larga escala de maneira eficaz [4] [5].
No geral, os sofisticados mecanismos de balanceamento de carga da DeepSeek-V3 permitem gerenciar com eficiência solicitações de token em larga escala, mantendo o alto desempenho e minimizando o uso de recursos.
Citações:
[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-weeping-viral-new-era-cost-effective-lms-horneman-i8lje