Deepseek-v3 emplea un enfoque innovador para el equilibrio de carga durante las solicitudes de token a gran escala, principalmente a través de su estrategia sin pérdida auxiliar. Este método minimiza la degradación del rendimiento que puede ocurrir al intentar equilibrar la carga en su arquitectura de mezcla de expertos (MOE). Estos son los componentes clave de cómo Deepseek-V3 administra el equilibrio de carga:
1. Monitoreo de carga dinámica: durante el entrenamiento, Deepseek-V3 monitorea continuamente la carga en cada experto en todo el lote. Al final de cada paso de entrenamiento, ajusta dinámicamente un término de sesgo asociado con cada experto en función de si están sobrecargados o subcargados. Este ajuste ayuda a mantener una carga equilibrada entre los expertos, mejorando el rendimiento general del modelo sin depender únicamente de las funciones de pérdida auxiliar [1] [2].
2. Predicción múltiple (MTP): el modelo incorpora un objetivo de entrenamiento de predicción múltiple que no solo mejora el rendimiento sino que también facilita la decodificación especulativa, que acelera la inferencia. Esto permite un procesamiento más eficiente de las solicitudes de token al optimizar cómo se manejan los tokens durante la inferencia [1] [3].
3. Enrutamiento de nodo limitado: para reducir los costos de comunicación durante la capacitación, Deepseek-V3 utiliza un mecanismo de enrutamiento restringido que limita el número de nodos involucrados en el procesamiento de cada token. Cada token se enruta a un número máximo de nodos basados en los puntajes de afinidad más altos, lo que garantiza una comunicación y una superposición de cálculo eficientes [1] [2].
4. No caída de tokens: gracias a su estrategia efectiva de equilibrio de carga, Deepseek-V3 mantiene un buen equilibrio durante la capacitación e inferencia, lo que significa que no deja caer ningún tokens durante ninguna de las fase. Esta capacidad asegura que todos los tokens de entrada se procesen sin pérdida, mejorando aún más la eficiencia y confiabilidad del modelo [1] [4].
5. Escalabilidad y eficiencia: con 671 mil millones de parámetros y solo 37 mil millones activados por token durante la inferencia, Deepseek-V3 está diseñado para la escalabilidad mientras mantiene las demandas computacionales manejables. Esta activación selectiva contribuye a su capacidad para manejar las solicitudes a gran escala de manera efectiva [4] [5].
En general, los sofisticados mecanismos de equilibrio de carga de Deepseek-V3 le permiten administrar eficientemente las solicitudes de token a gran escala mientras mantiene un alto rendimiento y minimizan el uso de recursos.
Citas:
[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-iring-viral-new-era-cost-eftective-llms-horneman-i8lje