Deepseek-V3 využíva inovatívny prístup k vyváženiu záťaže počas rozsiahlych žiadostí o tokeny, predovšetkým prostredníctvom stratégie bez pomocného stráže. Táto metóda minimalizuje degradáciu výkonu, ktorá sa môže vyskytnúť pri pokuse o vyváženie zaťaženia v architektúre zmesi expertov (MOE). Tu sú kľúčové komponenty toho, ako Deepseek-V3 spravuje vyváženie záťaže:
1. Dynamické monitorovanie zaťaženia: Počas tréningu Deepseek-V3 nepretržite monitoruje záťaž každého odborníka v celej dávke. Na konci každého školiaceho kroku dynamicky upravuje zaujatosť spojený s každým odborníkom na základe toho, či sú preťažené alebo nedostatočné. Toto nastavenie pomáha udržiavať vyvážené zaťaženie medzi odborníkmi, čím sa zvyšuje celkový výkon modelu bez toho, aby sa spoliehal výlučne na funkcie pomocných strát [1] [2].
2. Predikcia viacerých tokov (MTP): Model obsahuje cieľ predikcie viacerých tokov, ktorý nielen zlepšuje výkon, ale tiež uľahčuje špekulatívne dekódovanie, ktoré urýchľuje odvodenie. To umožňuje efektívnejšie spracovanie žiadostí o token optimalizáciou spôsobu riešenia tokenov počas inferencie [1] [3].
3. Smerovanie s obmedzeným uzlom: Na zníženie nákladov na komunikáciu počas tréningu používa DeepSEEK-V3 obmedzený smerovací mechanizmus, ktorý obmedzuje počet uzlov zapojených do spracovania každého tokenu. Každý token je smerovaný do maximálneho počtu uzlov na základe skóre s najvyššou afinitou, čím sa zabezpečuje efektívna komunikácia a výpočtové prekrývanie [1] [2].
4. Nehadzovanie tokenu: Vďaka svojej efektívnej stratégii vyrovnávania záťaže si Deepseek-V3 udržuje dobrú rovnováhu počas tréningu a odvodenia, čo znamená, že počas žiadnej fázy neklesne žiadne tokeny. Táto schopnosť zaisťuje, že všetky vstupné tokeny sú spracované bez straty, čím sa ďalej zvyšuje účinnosť a spoľahlivosť modelu [1] [4].
5. Škálovateľnosť a efektívnosť: S 671 miliárdmi parametrov a iba 37 miliárd aktivovaných za token počas inferencie je DeepSeek-V3 navrhnutý pre škálovateľnosť a zároveň udržiavať výpočtové požiadavky zvládnuteľné. Táto selektívna aktivácia prispieva k jej schopnosti efektívne zvládnuť rozsiahle požiadavky [4] [5].
Celkovo jej sofistikované mechanizmy vyváženia zaťaženia DeepSEek-V3 umožňujú efektívne riadiť rozsiahle požiadavky na tokeny pri zachovaní vysokého výkonu a minimalizovať využitie zdrojov.
Citácie:
[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-heing-viral-new-era-cost-efectect-llms-horneman-i8lje