DeepSeek-V3 sử dụng một cách tiếp cận sáng tạo để cân bằng tải trong các yêu cầu mã thông báo quy mô lớn, chủ yếu thông qua chiến lược không mất phụ trợ. Phương pháp này giảm thiểu sự suy giảm hiệu suất có thể xảy ra khi cố gắng cân bằng tải qua kiến trúc hỗn hợp của các chuyên gia (MOE). Dưới đây là các thành phần chính của cách DeepSeek-V3 quản lý cân bằng tải:
1. Giám sát tải động: Trong quá trình đào tạo, DeepSeek-V3 liên tục theo dõi tải trọng trên mỗi chuyên gia trên toàn bộ lô. Ở cuối mỗi bước đào tạo, nó sẽ tự động điều chỉnh một thuật ngữ thiên vị liên quan đến mỗi chuyên gia dựa trên việc họ bị quá tải hay không tải. Điều chỉnh này giúp duy trì tải trọng cân bằng trên các chuyên gia, tăng cường hiệu suất mô hình tổng thể mà không chỉ dựa vào các chức năng mất phụ trợ [1] [2].
2. Dự đoán đa điểm (MTP): Mô hình kết hợp mục tiêu đào tạo dự đoán đa điểm không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn tạo điều kiện cho việc giải mã đầu cơ, tăng tốc suy luận. Điều này cho phép xử lý hiệu quả hơn các yêu cầu mã thông báo bằng cách tối ưu hóa cách xử lý mã thông báo trong quá trình suy luận [1] [3].
3. Định tuyến giới hạn nút: Để giảm chi phí giao tiếp trong quá trình đào tạo, DeepSeek-V3 sử dụng cơ chế định tuyến bị hạn chế giới hạn số lượng nút liên quan đến việc xử lý mỗi mã thông báo. Mỗi mã thông báo được định tuyến đến số lượng nút tối đa dựa trên điểm số có ái lực cao nhất, đảm bảo giao tiếp và tính toán hiệu quả chồng chéo [1] [2].
4. Không giảm mã thông báo: Nhờ chiến lược cân bằng tải hiệu quả của nó, Deepseek-V3 duy trì sự cân bằng tốt trong suốt quá trình đào tạo và suy luận, điều đó có nghĩa là nó không làm giảm bất kỳ mã thông báo nào trong cả hai giai đoạn. Khả năng này đảm bảo rằng tất cả các mã thông báo đầu vào được xử lý mà không bị mất, tăng cường hơn nữa hiệu quả và độ tin cậy của mô hình [1] [4].
5. Khả năng mở rộng và hiệu quả: Với 671 tỷ tham số và chỉ có 37 tỷ được kích hoạt trên mỗi mã thông báo trong quá trình suy luận, DeepSeek-V3 được thiết kế cho khả năng mở rộng trong khi giữ cho nhu cầu tính toán có thể quản lý được. Kích hoạt chọn lọc này đóng góp vào khả năng xử lý các yêu cầu quy mô lớn một cách hiệu quả [4] [5].
Nhìn chung, các cơ chế cân bằng tải tinh vi của DeepSeek-V3 cho phép nó quản lý hiệu quả các yêu cầu mã thông báo quy mô lớn trong khi duy trì hiệu suất cao và giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên.
Trích dẫn:
[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-line
[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