Deepseek-V3 folosește o abordare inovatoare a echilibrării încărcării în timpul cererilor de jetoane la scară largă, în principal prin strategia sa auxiliară fără pierderi. Această metodă minimizează degradarea performanței care poate apărea atunci când se încearcă să echilibreze sarcina pe arhitectura sa de amestec de experți (MOE). Iată componentele cheie ale modului în care Deepseek-V3 gestionează echilibrarea încărcăturii:
1.. Monitorizare dinamică a sarcinii: în timpul antrenamentului, Deepseek-V3 monitorizează continuu sarcina pe fiecare expert pe întregul lot. La sfârșitul fiecărei etape de antrenament, ajustează dinamic un termen de prejudecăți asociat cu fiecare expert pe baza fiecărei supraîncărcări sau subîncărcate. Această ajustare ajută la menținerea unei sarcini echilibrate între experți, îmbunătățind performanța generală a modelului fără a se baza doar pe funcțiile de pierdere auxiliară [1] [2].
2. Predicție multi-token (MTP): Modelul încorporează un obiectiv de formare a predicției multi-token care nu numai că îmbunătățește performanța, dar facilitează și decodarea speculativă, care accelerează inferența. Acest lucru permite procesarea mai eficientă a cererilor de jetoane prin optimizarea modului în care se tratează token -urile în timpul inferenței [1] [3].
3. Routing nod-limited: Pentru a reduce costurile de comunicare în timpul antrenamentului, Deepseek-V3 folosește un mecanism de rutare restricționat care limitează numărul de noduri implicate în procesarea fiecărui jeton. Fiecare jeton este dirijat către un număr maxim de noduri pe baza celor mai mari scoruri de afinitate, asigurând o suprapunere eficientă de comunicare și calcul [1] [2].
4. Fără scădere a jetonului: datorită strategiei sale eficiente de echilibrare a sarcinii, Deepseek-V3 menține un echilibru bun pe parcursul antrenamentului și inferenței, ceea ce înseamnă că nu renunță la nicio jetoane în timpul fiecărei faze. Această capacitate asigură că toate jetoanele de intrare sunt procesate fără pierderi, sporind în continuare eficiența și fiabilitatea modelului [1] [4].
5. Scalabilitate și eficiență: cu 671 miliarde de parametri și doar 37 de miliarde activate pe jeton în timpul inferenței, DeepSeek-V3 este proiectat pentru scalabilitate, păstrând în același timp cerințele de calcul gestionabile. Această activare selectivă contribuie la capacitatea sa de a gestiona eficient cererile la scară largă [4] [5].
În general, mecanismele sofisticate de echilibrare a sarcinii Deepseek-V3 îi permit să gestioneze eficient cererile de jetoane la scară largă, menținând în același timp performanțe ridicate și minimizând consumul de resurse.
Citări:
[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-lewing-viral-new-era-cost-effective-llms-horneman-i8lje