Deepseek-V3 ใช้วิธีการที่เป็นนวัตกรรมในการโหลดสมดุลระหว่างการร้องขอโทเค็นขนาดใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านกลยุทธ์เสริมการสูญเสีย วิธีนี้ช่วยลดการลดลงของประสิทธิภาพที่สามารถเกิดขึ้นได้เมื่อพยายามสร้างความสมดุลให้กับการโหลดผ่านสถาปัตยกรรมส่วนผสมของ Experts (MOE) นี่คือองค์ประกอบสำคัญของวิธีการที่ Deepseek-V3 จัดการโหลดบาลานซ์:
1. การตรวจสอบโหลดแบบไดนามิก: ในระหว่างการฝึกอบรม DEEPSEEK-V3 จะตรวจสอบโหลดของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนอย่างต่อเนื่องตลอดทั้งชุด ในตอนท้ายของแต่ละขั้นตอนการฝึกอบรมมันจะปรับคำอคติแบบไดนามิกที่เกี่ยวข้องกับผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนโดยขึ้นอยู่กับว่าพวกเขามีการโอเวอร์โหลดมากเกินไปหรือมากเกินไป การปรับนี้ช่วยรักษาภาระที่สมดุลในผู้เชี่ยวชาญเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลโดยรวมโดยไม่ต้องพึ่งพาฟังก์ชั่นการสูญเสียเสริมเพียงอย่างเดียว [1] [2]
2. การทำนายแบบหลายท็อป (MTP): โมเดลรวมวัตถุประสงค์การฝึกอบรมการทำนายแบบหลายครั้งซึ่งไม่เพียง แต่ปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยอำนวยความสะดวกในการถอดรหัสการเก็งกำไรซึ่งเร่งการอนุมาน สิ่งนี้ช่วยให้การประมวลผลคำขอโทเค็นมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการจัดการโทเค็นในระหว่างการอนุมาน [1] [3]
3. การกำหนดเส้นทางที่ จำกัด ของโหนด: เพื่อลดค่าใช้จ่ายในการสื่อสารในระหว่างการฝึกอบรม DeepSeek-V3 ใช้กลไกการกำหนดเส้นทางที่ จำกัด ซึ่ง จำกัด จำนวนโหนดที่เกี่ยวข้องในการประมวลผลแต่ละโทเค็น โทเค็นแต่ละตัวจะถูกส่งไปยังจำนวนโหนดสูงสุดตามคะแนนความสัมพันธ์สูงสุดเพื่อให้มั่นใจว่าการสื่อสารและการคำนวณที่มีประสิทธิภาพทับซ้อนกัน [1] [2]
4. ไม่มีโทเค็นลดลง: ต้องขอบคุณกลยุทธ์การปรับสมดุลโหลดที่มีประสิทธิภาพ DeepSeek-V3 รักษาสมดุลที่ดีตลอดการฝึกอบรมและการอนุมานซึ่งหมายความว่ามันไม่ได้ลดลงโทเค็นใด ๆ ในช่วงใดเฟส ความสามารถนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าโทเค็นอินพุตทั้งหมดจะถูกประมวลผลโดยไม่สูญเสียเพิ่มประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของโมเดล [1] [4]
5. ความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ: ด้วยพารามิเตอร์ 671 พันล้านพารามิเตอร์และมีการเปิดใช้งานเพียง 37 พันล้านต่อโทเค็นในระหว่างการอนุมาน DeepSeek-V3 ได้รับการออกแบบมาเพื่อความสามารถในการปรับขนาดในขณะที่รักษาความต้องการการคำนวณได้ การเปิดใช้งานการเลือกนี้มีส่วนช่วยในการจัดการคำขอขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ [4] [5]
โดยรวมแล้วกลไกการปรับสมดุลโหลดที่ซับซ้อนของ Deepseek-V3 ช่วยให้สามารถจัดการคำขอโทเค็นขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพสูงและลดการใช้ทรัพยากร
การอ้างอิง:
[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-poing-viral-new-era-cost-effective-llms-horneman-i8lje