Deepseek-V3 uporablja inovativen pristop k uravnoteženju obremenitve med obsežnimi zahtevami žetona, predvsem prek svoje pomožne strategije brez izgub. Ta metoda zmanjšuje degradacijo zmogljivosti, ki se lahko pojavi pri poskusu uravnoteženja obremenitve v svoji arhitekturi mešanic eksperit (MOE). Tu so ključne sestavine, kako Deepseek-V3 upravlja z uravnoteženjem obremenitve:
1. Dinamično spremljanje obremenitve: Med treningom Deepseek-V3 neprestano spremlja obremenitev vsakega strokovnjaka v celotni seriji. Na koncu vsakega koraka treninga dinamično prilagodi izraz pristranskosti, povezan z vsakim strokovnjakom, glede na to, ali so preobremenjeni ali podrejeni. Ta prilagoditev pomaga ohranjati uravnoteženo obremenitev med strokovnjaki, kar izboljšuje celotno uspešnost modela, ne da bi se zanašalo le na funkcije pomožnih izgub [1] [2].
2. Napoved z več tok (MTP): Model vključuje cilj usposabljanja za napovedovanje z več tok, ki ne samo izboljša uspešnost, ampak tudi olajša špekulativno dekodiranje, kar pospešuje sklepanje. To omogoča učinkovitejšo obdelavo zahtev žetona z optimizacijo, kako se žetone obravnavajo med sklepanjem [1] [3].
3. Usmerjenost z omejenim vozliščem: Za zmanjšanje komunikacijskih stroškov med treningom Deepseek-V3 uporablja omejen mehanizem usmerjanja, ki omejuje število vozlišč, ki so vključena v obdelavo vsakega žetona. Vsak žeton je usmerjen na največje število vozlišč, ki temeljijo na najvišjih ocenah afinitete, kar zagotavlja učinkovito prekrivanje komunikacije in izračuna [1] [2].
4. Brez padca žetona: Zaradi učinkovite strategije uravnoteženja obremenitve Deepseek-V3 ohranja dobro ravnovesje med treningom in sklepanjem, kar pomeni, da v nobeni fazi ne spušča žetonov. Ta sposobnost zagotavlja, da se vsi vhodni žetoni obdelujejo brez izgube, kar še poveča učinkovitost in zanesljivost modela [1] [4].
5. razširljivost in učinkovitost: s 671 milijardami parametrov in le 37 milijard aktiviranih na žeton med sklepom je Deepseek-V3 zasnovan za razširljivost, hkrati pa ohranja računske zahteve, ki jih je mogoče obvladovati. Ta selektivna aktivacija prispeva k njegovi sposobnosti učinkovitega ravnanja z obsežnimi zahtevami [4] [5].
Na splošno so prefinjeni mehanizmi za uravnoteženje obremenitve Deepseek-V3 učinkovito upravljati z obsežnimi zahtevami žetona, hkrati pa ohranjajo visoko zmogljivost in zmanjšanje porabe virov.
Navedbe:
[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-going-viral-new-era-cost-effective-llms-horneman-i8lje