„Deepseek-V3“ naudojama pagalbinių apkrovų balansavimo strategija, skirta pagerinti ekspertų mišinio (MOE) modelių našumą ir efektyvumą. Šis novatoriškas požiūris sprendžia bendrus iššūkius, susijusius su tradiciniais apkrovos balansavimo metodais, kurie paprastai priklauso nuo pagalbinių nuostolių, kurie gali pabloginti modelio našumą dėl trukdžių gradientų.
Pagrindiniai pagalbinių strategijos be nuostolių mechanizmai
1. Dinaminis šališkumo koregavimas: strategijoje naudojamas dinaminio šališkumo koregavimo mechanizmas ekspertų maršrutizavimui. Kiekvieno eksperto maršruto balas keičiamas pritaikant ekspertų šališkumą prieš nustatant aukščiausio lygio maršruto parinkimo sprendimus. Šis šališkumas yra nuolat atnaujinamas remiantis neseniai kiekvieno eksperto apkrova, užtikrinant, kad nė vienas ekspertas nebus perkrautas, o kiti lieka nepakankamai išnaudojami. Šis mechanizmas skatina subalansuotą ekspertų apkrovų pasiskirstymą visame mokymo procese [1] [2].
2. Interferencijų gradientų pašalinimas: Tradiciniai pagalbinių nuostolių metodai gali sukelti trukdžių gradientus, kurie neigiamai veikia treniruočių efektyvumą ir modelio tikslumą. Vengdamas šių pagalbinių nuostolių, „Deepseek-V3“ pašalina tokius gradientus, todėl atsiranda sklandesnė treniruočių dinamika ir pagerina konvergenciją [1] [2] [3].
3. Nėra žetono kritimo: Efektyvus apkrovos balansavimas, pasiektas per šią strategiją, leidžia „Deepseek-V3“ išlaikyti aukštą duomenų panaudojimą, neišmesdami jokių žetonų treniruotės ar išvados. Tai prisideda prie geresnio bendrojo modelio patikimumo [1] [3].
4. Ekonominis efektyvumas: Pagalbinė strategija be nuostolių padidina mokymo efektyvumą, leisdamas „Deepseeek-V3“ pasiekti moderniausius rezultatus, tuo pačiu reikalaujant žymiai mažiau skaičiavimo išteklių (maždaug 2,788 mln. GPU valandų). Dėl to jis yra ekonomiškai perspektyvus didelio masto taikymui [1] [4].
5. Mastelio keitimas: architektūra palaiko mastelį, nepatiriant papildomų pridėtinių išlaidų, o tai yra labai svarbi norint tvarkyti didesnius duomenų rinkinius ir sudėtingesnes užduotis nepakenkiant našumui [1] [3].
Santrauka
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseeek-V3“ pagalbinių apkrovų balansavimo strategija yra reikšminga „Moe“ architektūros pažanga, sumažinant veiklos blogėjimą, susijusį su tradiciniais metodais. Vykdydamas dinaminius šališkumo koregavimus ir pašalinus trikdžių gradientus, jis pasiekia pagerėjusį modelio našumą ir treniruočių efektyvumą, pozicionuodamas save kaip pagrindinį modelį AI kraštovaizdyje [2] [4].
Citatos:
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240702- what-are-the-Te-benefits-of-fiSeek-V3S-Axiliaryary-Loss-Load-apkrovos balansavimas
[2] https://arxiv.org/html/2408.15664v1
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://writesonic.com/blog/deepseek-launches-ai-reasoning-model
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutioning-ai-open-ource-reasoning-20-ramachandran-xakme
[7] https://www.infoq.com/news/2025/01/deepseek-v3-llm/
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-v3