Deepseek-V3, büyük ölçekli jeton istekleri sırasında, öncelikle yardımcı kaybeden olmayan stratejisi ile yük dengeleme için yenilikçi bir yaklaşım kullanır. Bu yöntem, yükü ekspertler (MOE) mimarisi boyunca dengelemeye çalışırken ortaya çıkabilecek performans bozulmasını en aza indirir. İşte Deepseek-V3'ün yük dengelemesini nasıl yönettiğinin temel bileşenleri:
1. Dinamik Yük İzleme: Eğitim sırasında, Deepseek-V3 tüm parti boyunca her uzman üzerindeki yükü sürekli olarak izler. Her eğitim adımının sonunda, aşırı yüklenmiş veya düşük yüklenmiş olup olmadıklarına göre her uzmanla ilişkili bir önyargı terimini dinamik olarak ayarlar. Bu ayarlama, uzmanlar arasında dengeli bir yükün korunmasına yardımcı olur ve yalnızca yardımcı kayıp fonksiyonlarına dayanmadan genel model performansını artırır [1] [2].
2. Çoklu Tokul Tahmin (MTP): Model, sadece performansı iyileştirmekle kalmayıp aynı zamanda çıkarım hızlandıran spekülatif kod çözmeyi de kolaylaştıran çoklu atılmış bir tahmin eğitimi hedefi içerir. Bu, çıkarım sırasında jetonların nasıl ele alındığını optimize ederek jeton isteklerinin daha verimli bir şekilde işlenmesine izin verir [1] [3].
3. Düğüm sınırlı yönlendirme: Eğitim sırasında iletişim maliyetlerini azaltmak için Deepseek-V3, her bir jetonun işlenmesinde yer alan düğüm sayısını sınırlayan sınırlı bir yönlendirme mekanizması kullanır. Her jeton, en yüksek afinite skorlarına göre maksimum sayıda düğüme yönlendirilir, bu da etkili iletişim ve hesaplama örtüşmesini sağlar [1] [2].
4. Jeton düşme yok: Etkili yük dengeleme stratejisi sayesinde, Deepseek-V3 eğitim ve çıkarım boyunca iyi bir dengeyi korur, bu da her iki aşamada herhangi bir jeton bırakmadığı anlamına gelir. Bu özellik, tüm giriş jetonlarının kayıpsız işlenmesini sağlar ve modelin verimliliğini ve güvenilirliğini daha da artırır [1] [4].
5. Ölçeklenebilirlik ve Verimlilik: Çıkarım sırasında 671 milyar parametre ve jeton başına sadece 37 milyar aktif olarak aktive edildiğinde, Deepseek-V3, hesaplama taleplerini yönetilebilir tutarken ölçeklenebilirlik için tasarlanmıştır. Bu seçici aktivasyon, büyük ölçekli istekleri etkili bir şekilde ele alma yeteneğine katkıda bulunur [4] [5].
Genel olarak, Deepseek-V3'ün sofistike yük dengeleme mekanizmaları, yüksek performansı korurken ve kaynak kullanımını en aza indirirken büyük ölçekli jeton isteklerini verimli bir şekilde yönetmesine olanak tanır.
Alıntılar:
[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-veving-viral-new-era-cost-iffective-llms-horneman-i8lje