Deepseek-V3 menggunakan pendekatan inovatif untuk menyeimbangkan beban selama permintaan token skala besar, terutama melalui strategi bantu-kehilangan-kehilangan. Metode ini meminimalkan degradasi kinerja yang dapat terjadi ketika mencoba menyeimbangkan beban melintasi arsitektur campuran-eksperta (MOE). Berikut adalah komponen utama bagaimana Deepseek-V3 mengelola penyeimbangan beban:
1. Pemantauan beban dinamis: Selama pelatihan, Deepseek-V3 terus memantau beban pada setiap ahli di seluruh seluruh batch. Pada akhir setiap langkah pelatihan, secara dinamis menyesuaikan istilah bias yang terkait dengan masing -masing ahli berdasarkan apakah mereka kelebihan beban atau kurang muat. Penyesuaian ini membantu mempertahankan beban yang seimbang di seluruh ahli, meningkatkan kinerja model keseluruhan tanpa hanya mengandalkan fungsi kehilangan tambahan [1] [2].
2. Prediksi multi-token (MTP): Model ini menggabungkan tujuan pelatihan prediksi multi-token yang tidak hanya meningkatkan kinerja tetapi juga memfasilitasi decoding spekulatif, yang mempercepat inferensi. Ini memungkinkan pemrosesan permintaan token yang lebih efisien dengan mengoptimalkan cara token ditangani selama inferensi [1] [3].
3. Routing terbatas simpul: Untuk mengurangi biaya komunikasi selama pelatihan, Deepseek-V3 menggunakan mekanisme perutean terbatas yang membatasi jumlah node yang terlibat dalam pemrosesan setiap token. Setiap token dialihkan ke jumlah maksimum node berdasarkan skor afinitas tertinggi, memastikan komunikasi yang efisien dan komputasi tumpang tindih [1] [2].
4. Tidak ada penurunan token: Berkat strategi penyeimbangan beban yang efektif, Deepseek-V3 mempertahankan keseimbangan yang baik selama pelatihan dan inferensi, yang berarti tidak menjatuhkan token apa pun selama kedua fase. Kemampuan ini memastikan bahwa semua token input diproses tanpa kehilangan, lebih lanjut meningkatkan efisiensi dan keandalan model [1] [4].
5. Skalabilitas dan Efisiensi: Dengan 671 miliar parameter dan hanya 37 miliar yang diaktifkan per token selama inferensi, Deepseek-V3 dirancang untuk skalabilitas sambil menjaga tuntutan komputasi dapat dikelola. Aktivasi selektif ini berkontribusi pada kemampuannya untuk menangani permintaan skala besar secara efektif [4] [5].
Secara keseluruhan, mekanisme penyeimbangan beban canggih Deepseek-V3 memungkinkannya untuk mengelola permintaan token skala besar secara efisien sambil mempertahankan kinerja tinggi dan meminimalkan penggunaan sumber daya.
Kutipan:
[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-gore-gore-viral-new-era-cost-efective-llms-horneman-i8lje