DeepSeek-v3主要通过无辅助损失的策略，采用了一种创新的方法来加载平衡。这种方法最大程度地减少了试图平衡其跨载荷（MOE）体系结构的负载时可能发生的性能降解。这是DeepSeek-V3如何管理负载平衡的关键组成部分：
1。动态负载监控：在训练期间，DeepSeek-V3不断监视整个批次的每个专家的负载。在每个培训步骤结束时，它会根据每个专家的偏置项，根据他们的负载过载还是不承担载荷来动态调整与每个专家相关的偏差术语。这种调整有助于保持专家之间的平衡负载，增强整体模型性能，而不仅仅是仅依赖辅助损失功能[1] [2]。
2。多言论预测（MTP）：该模型包含了一个多型预测训练目标，该目标不仅可以提高性能，而且还促进了投机解码，从而加速了推理。这可以通过在推理过程中优化代币的方式来更有效地处理令牌请求[1] [3]。
3。节点限制路由：为了降低培训期间的沟通成本，DeepSeek-V3使用有限的路由机制，该机制限制了处理每个令牌所涉及的节点的数量。根据最高亲和力分数，将每个令牌路由到最大数量的节点，以确保有效的通信和计算重叠[1] [2]。
4。否掉落：由于其有效的负载平衡策略，DeepSeek-V3在整个培训和推理过程中保持了良好的平衡，这意味着在任何一个阶段都不会放弃任何令牌。此功能可确保对所有输入令牌进行处理而不会损失，从而进一步提高了模型的效率和可靠性[1] [4]。
5。可伸缩性和效率：在推理期间，每个令牌中只有6710亿个参数，而DeepSeek-V3则设计为可伸缩性，同时保持计算需求可管理。这种选择性激活有助于其有效处理大规模请求的能力[4] [5]。
总体而言，DeepSeek-V3的复杂负载平衡机制使其可以有效地管理大规模令牌请求，同时保持高性能并最大程度地减少资源使用情况。
引用：
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/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/pulse/why-deepseek-r1-voral-viral-new-er-cost-cost-efferce--fellms-llms-horneman-i8lje