DeepSeek-V3 використовує інноваційний підхід до балансування завантаження під час масштабних запитів на токен, насамперед завдяки своїй стратегії, що не містить вдосконалення. Цей метод мінімізує деградацію продуктивності, яка може відбуватися при спробі збалансування навантаження через архітектуру суміші-експертів (МО). Ось ключові компоненти того, як DeepSeek-V3 керує балансуванням навантаження:
1. Динамічний моніторинг навантаження: Під час тренувань DeepSeek-V3 постійно контролює навантаження на кожного експерта у всій партії. Наприкінці кожного етапу тренувань він динамічно коригує термін зміщення, пов'язаний з кожним експертом, виходячи з того, перевантажені вони чи перевантажені. Це коригування допомагає підтримувати збалансоване навантаження для експертів, підвищуючи загальну продуктивність моделі, не покладаючись виключно на допоміжні функції втрат [1] [2].
2. Багатопоточне прогнозування (MTP): Модель включає в себе багаторічну мету навчання прогнозування, яка не тільки покращує ефективність, але й полегшує спекулятивне розшифровку, що прискорює висновок. Це дозволяє більш ефективно обробляти запити токенів, оптимізуючи, як обробляються жетони під час висновку [1] [3].
3. Маршрутизація, обмежена вузлом: Для зменшення витрат на спілкування під час навчання DeepSeek-V3 використовує обмежений механізм маршрутизації, який обмежує кількість вузлів, що беруть участь у обробці кожного маркера. Кожен маркер направляється на максимальну кількість вузлів на основі найвищих балів спорідненості, забезпечуючи ефективне перекриття зв'язку та обчислення [1] [2].
4. Немає скидання жетонів: Завдяки ефективній стратегії балансування навантаження DeepSeek-V3 підтримує хороший баланс протягом тренувань та висновку, а це означає, що він не скидає жодних жетонів під час будь-якої фази. Ця здатність гарантує, що всі вхідні жетони обробляються без втрат, що ще більше підвищує ефективність та надійність моделі [1] [4].
5. Масштабованість та ефективність: з 671 мільярдним параметрами і лише 37 мільярдів активованих на жетон під час висновку, DeepSeek-V3 призначений для масштабованості, зберігаючи обчислювальні вимоги. Ця селективна активація сприяє її здатності ефективно обробляти масштабні запити [4] [5].
Загалом, складні механізми балансування навантаження DeepSeek-V3 дозволяють йому ефективно керувати масштабними запитами токенів, зберігаючи високу продуктивність та мінімізуючи використання ресурсів.
Цитати:
[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-proess-viral-new-er-cost-fective-llms-horneman-i8lje