DeepSeek-V3 izmanto slodzes nesaturošu slodzes līdzsvarošanas stratēģiju, kas izstrādāta, lai uzlabotu eksemplāru (MOE) modeļu veiktspēju un efektivitāti. Šī novatoriskā pieeja risina kopīgas problēmas, kas saistītas ar tradicionālajām slodzes līdzsvarošanas metodēm, kuras parasti paļaujas uz papildu zaudējumiem, kas var pasliktināt modeļa veiktspēju traucējumu gradientu dēļ.
Stratēģijas palīgierīces galvenie mehānismi
1. Katra eksperta maršrutēšanas rādītājs tiek modificēts, pirms lēmumu pieņemšanas par labāko K maršrutēšanas lēmumiem piemērojot ekspertu ziņā neobjektivitāti. Šī neobjektivitāte tiek nepārtraukti atjaunināta, pamatojoties uz katra eksperta neseno slodzi, nodrošinot, ka neviens eksperts netiek pārslogots, kamēr citi paliek nepietiekami izmantoti. Šis mehānisms veicina līdzsvarotu ekspertu slodzes sadalījumu visā apmācības procesā [1] [2].
2. Traucējumu gradientu likvidēšana: Tradicionālās palīgierīces metodes var ieviest traucējumu gradientus, kas negatīvi ietekmē apmācības efektivitāti un modeļa precizitāti. Izvairoties no šiem papildu zaudējumiem, DeepSEEK-V3 novērš šādus slīpumus, izraisot vienmērīgāku apmācības dinamiku un uzlabotu konverģenci [1] [2] [3].
3. Nav marķiera nokrist: efektīvā slodzes līdzsvarošana, kas panākta ar šo stratēģiju, ļauj DeepSEEK-V3 saglabāt augstu datu izmantošanu, apmācības vai secinājumu laikā nometot nevienu žetonu. Tas veicina labāku vispārējo modeļa noturību [1] [3].
4. Rentabilitāte: Stratēģija, kas nesatur zaudējumus, uzlabo apmācības efektivitāti, ļaujot DeepSEEK-V3 sasniegt vismodernāko sniegumu, vienlaikus prasot ievērojami mazāk skaitļošanas resursu (aptuveni 2,788 miljoni GPU stundu). Tas padara to ekonomiski dzīvotspējīgu liela mēroga lietojumprogrammām [1] [4].
5. Mērogojamība: arhitektūra atbalsta mērogojamību, neradot papildu pieskaitāmās izmaksas, kas ir ļoti svarīgi, lai apstrādātu lielākas datu kopas un sarežģītākus uzdevumus, neapdraudot veiktspēju [1] [3].
kopsavilkums
Rezumējot, DeepSEEK-V3 palīgslodzes nesaturošo slodzes līdzsvarošanas stratēģija atspoguļo ievērojamu MOE arhitektūras attīstību, samazinot veiktspējas sadalīšanos, kas saistīta ar tradicionālajām metodēm. Izmantojot dinamisku novirzes pielāgošanu un traucējumu gradientu novēršanu, tas sasniedz uzlabotu modeļa veiktspēju un apmācības efektivitāti, pozicionējot sevi kā vadošo modeli AI ainavā [2] [4].
Atsauces:
.
[2] https://arxiv.org/html/2408.15664v1
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://writesonic.com/blog/deepseek-launches-ai-reasoring-model
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[6.]
[7] https://www.infoq.com/news/2025/01/deepseek-v3-llm/
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-v3