Deepseek-V3 kasutab suuremahuliste sümbolitaotluste ajal uuenduslikku lähenemisviisi koormuse tasakaalustamiseks, peamiselt oma abivajadusvaba strateegia kaudu. See meetod minimeerib jõudluse halvenemist, mis võib tekkida, kui üritatakse tasakaalustada koormust kogu selle kogemise segu (MOE) arhitektuuris. Siin on põhikomponendid selle kohta, kuidas DeepSEEK-V3 haldab koormuse tasakaalustamist:
1. dünaamiline koormuse jälgimine: koolituse ajal jälgib DeepSek-V3 pidevalt iga eksperdi koormust kogu partiis. Iga treeningtapi lõpus reguleerib see dünaamiliselt iga eksperdiga seotud eelarvamuste terminit, lähtudes sellest, kas need on ülekoormatud või alakoormatud. See kohandamine aitab säilitada tasakaalustatud koormust ekspertide vahel, suurendades üldist mudeli jõudlust, tuginemata ainult lisakadude funktsioonidele [1] [2].
2. Mitmetugev ennustus (MTP): mudel hõlmab mitmetoimelise ennustamise koolituse eesmärki, mis mitte ainult ei paranda jõudlust, vaid hõlbustab ka spekulatiivset dekodeerimist, mis kiirendab järeldust. See võimaldab sümbolitaotlusi tõhusamalt töödelda, optimeerides järelduste ajal tegevust [1] [3].
3. Sõlmede piiratud marsruutimine: kommunikatsioonikulude vähendamiseks koolituse ajal kasutab DeepSEEK-V3 piiratud marsruutimismehhanismi, mis piirab iga märgi töötlemisel osalevate sõlmede arvu. Iga märk suunatakse maksimaalse arvu sõlmede arvu, mis põhineb kõrgeimatel afiinsuskooridel, tagades tõhusa suhtluse ja arvutamise kattumise [1] [2].
4. Ei tokeni langemine: Tänu oma tõhusale koormuse tasakaalustamisstrateegiale säilitab Deepseek-V3 kogu treeningu ja järelduste kogu tasakaalu, mis tähendab, et see ei viska ühtegi žetooni kummaski faasis. See võime tagab, et kõiki sisendmärke töödeldakse ilma kaotuseta, suurendades veelgi mudeli tõhusust ja usaldusväärsust [1] [4].
5. skaleeritavus ja tõhusus: 671 miljardi parameetri ja ainult 37 miljardi aktiveeritud sümboolikale järeldamise ajal on Deepseek-V3 loodud mastaapsuse tagamiseks, hoides samal ajal arvutuslikud nõudmised hallatavaks. See valikuline aktiveerimine aitab kaasa selle võimele tõhusalt käsitleda suuremahulisi taotlusi [4] [5].
Üldiselt võimaldavad Deepseek-V3 keerukad koormuse tasakaalustamise mehhanismid sellel tõhusalt hallata suuremahulisi sümboolseid taotlusi, säilitades samal ajal suure jõudluse ja minimeerides ressursside kasutamist.
Tsitaadid:
[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-brine
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/Labels
]