DeepSeek-V3 využívá sofistikovaný přístup k řízení expertního zatížení během svého výcvikového procesu a využívá několik inovativních strategií k zajištění efektivního využití architektury směsi expertů (MOE).
Vyrovnávání zátěže bez pomocné ztráty
Jedním z klíčových rysů DeepSeek-V3 je jeho strategie bez pomocné ztráty pro vyvážení zátěže. Tento přístup minimalizuje degradaci výkonu obvykle spojené s povzbuzením vyvážení zátěže v modelech MOE. Namísto spoléhání se na pomocné ztráty, které mohou komplikovat trénink a negativně ovlivnit výkon, DeepSeek-V3 dynamicky upravuje termín zkreslení spojený s odbornou směrováním na základě současného zatížení každého odborníka. Konkrétně, pokud je odborník přetížen, zkreslení se sníží; Naopak, pokud je odborník podán, zvýší se zkreslení. Tato dynamická úprava pomáhá udržovat vyvážené zatížení napříč odborníky, aniž by vznikly další náklady na výkon [1] [5].Trénink předpovědi s více tóny
DeepSeek-V3 také implementuje tréninkový cíl s více tóny (MTP), který umožňuje modelu předpovídat více tokenů současně. To nejen zvyšuje účinnost školení, ale také zlepšuje celkový výkon modelu poskytováním bohatších signálů školení. Rámec MTP podporuje lepší předběžné plánování reprezentací tokenů, což je zvláště prospěšné pro komplexní úkoly [1] [6].Efektivní komunikace a správa paměti
Pro další optimalizaci školení zahrnuje DeepSeek-V3 mechanismy pro efektivní řízení komunikačních nákladů. Omezuje směrování tak, že každý token interaguje s omezeným počtem uzlů, což zajišťuje, že výpočet a komunikace jsou téměř plně překrývající se. Tato konstrukční volba významně zvyšuje efektivitu školení a zároveň minimalizuje režii komunikace [1] [2]. Architektura modelu navíc umožňuje, aby byla trénována bez potřeby tenzorového paralelismu, který obvykle vyžaduje více paměti a výpočetních zdrojů [5] [7].Stabilita během tréninku
Proces tréninku Deepseek-V3 byl zaznamenán pro jeho stabilitu; Nebyly se setkány žádné nevyrovnatelné hroty ztráty a během tréninku nebylo třeba vrátit. Tato stabilita je zásadní pro udržení konzistentního řízení zatížení odborníků po celou dobu tréninku [1] [4].Stručně řečeno, zacházení s odborným zatížením DeepSeek-V3 během tréninku kombinuje pokročilé techniky vyrovnávání zátěže, efektivní strategie predikce více tónů a optimalizované komunikační protokoly k dosažení vysoce výkonného modelu při zachování nákladové efektivity a stability.
Citace:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[4] https://metaschool.so/articles/deepseek-v3
[5] https://encord.com/blog/deepseek-ai/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=IP_UMDS_I5S
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-expplaided-optimising-efficience-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-n-nnow-book-this-new-lm-in-one-place