A DeepSeek-V3 innovatív megközelítést alkalmaz a terhelés kiegyenlítésére a nagyszabású token kérések során, elsősorban a segédvesztés-mentes stratégiáján keresztül. Ez a módszer minimalizálja a teljesítmény lebomlását, amely akkor fordulhat elő, amikor megpróbálja kiegyensúlyozni a terhelést a szakemberek keveréke (MOE) architektúráján. Itt vannak a legfontosabb elemek annak, hogy a DeepSeek-V3 hogyan kezeli a terheléselosztást:
1. dinamikus terhelésfigyelés: Az edzés során a DeepSeek-V3 folyamatosan figyeli az egyes szakértők terhelését a teljes tétel során. Az egyes edzési lépések végén dinamikusan beállítja az egyes szakértőkhöz kapcsolódó torzítási kifejezést annak alapján, hogy túlterhelték -e vagy alá vannak -e. Ez a kiigazítás elősegíti a kiegyensúlyozott terhelés fenntartását a szakértők között, javítva az általános modell teljesítményét anélkül, hogy kizárólag a kiegészítő veszteségfüggvényekre támaszkodna [1] [2].
2. Multi-token előrejelzés (MTP): A modell magában foglal egy multi-token előrejelző képzési célt, amely nemcsak javítja a teljesítményt, hanem megkönnyíti a spekulatív dekódolást is, amely felgyorsítja a következtetést. Ez lehetővé teszi a token kérések hatékonyabb feldolgozását azáltal, hogy optimalizálja a tokenek kezelését a következtetés során [1] [3].
3. csomópont-korlátozott útválasztás: Az edzés során a kommunikációs költségek csökkentése érdekében a DeepSeek-V3 korlátozott útválasztási mechanizmust alkalmaz, amely korlátozza az egyes token feldolgozásában részt vevő csomópontok számát. Mindegyik tokent a legmagasabb affinitási pontszámok alapján maximális számú csomópontra irányítják, biztosítva a hatékony kommunikációt és a számítás átfedését [1] [2].
4. Nincs tokencsepp: A hatékony terheléselosztási stratégiájának köszönhetően a DeepSeek-V3 az edzés és következtetés során jó egyensúlyt tart fenn, ami azt jelenti, hogy egyik szakaszban sem esik le a tokeneket. Ez a képesség biztosítja, hogy az összes bemeneti token veszteség nélkül dolgozzon fel, tovább javítva a modell hatékonyságát és megbízhatóságát [1] [4].
5. Skálázhatóság és hatékonyság: 671 milliárd paraméterrel, és a következtetés során csak 37 milliárd aktiválva van, a DeepSeek-V3 méretezhetőségre tervezték, miközben a számítási igényeket kezelhetőnek tartják. Ez a szelektív aktiválás hozzájárul annak képességéhez, hogy hatékonyan kezelje a nagyszabású kérelmeket [4] [5].
Összességében a DeepSeek-V3 kifinomult terheléselosztási mechanizmusai lehetővé teszik, hogy hatékonyan kezelje a nagyszabású token kéréseket, miközben fenntartja a nagy teljesítményt és minimalizálja az erőforrás-felhasználást.
Idézetek:
[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-way-coural-new--erer-cost-effective-llms-horeman-i8lje