DeepSeek-V3 anvender en sofistikeret tilgang til at styre ekspertbelastning under dens træningsproces ved hjælp af flere innovative strategier for at sikre effektiv udnyttelse af dens blanding af eksperter (MOE) arkitektur.
Hjælpefrit belastningsbalancering
En af nøglefunktionerne i Deepseek-V3 er dens hjælpe-tabs-fri strategi til belastningsbalancering. Denne tilgang minimerer ydelsesnedbrydningen, der typisk er forbundet med at tilskynde til belastningsbalancering i MOE -modeller. I stedet for at stole på hjælpetab, som kan komplicere træning og påvirke ydeevnen negativt, justerer DeepSeek-V3 dynamisk biasbegrebet, der er forbundet med ekspertrutning baseret på den aktuelle belastning af hver ekspert. Specifikt, hvis en ekspert er overbelastet, reduceres biasen; Omvendt, hvis en ekspert er underbelastet, øges forspændingen. Denne dynamiske justering hjælper med at opretholde en afbalanceret belastning på tværs af eksperter uden at pådrage sig yderligere ydelsesomkostninger [1] [5].Multi-Token Prediction Training
Deepseek-V3 implementerer også en multi-token Prediction (MTP) træningsmål, som giver modellen mulighed for at forudsige flere symboler samtidigt. Dette forbedrer ikke kun træningseffektiviteten, men forbedrer også den samlede ydelse af modellen ved at give rigere træningssignaler. MTP-rammerne understøtter bedre forudplanlægning af tokenrepræsentationer, hvilket er især fordelagtigt for komplekse opgaver [1] [6].Effektiv kommunikation og hukommelsesstyring
For yderligere at optimere træning inkorporerer DeepSeek-V3 mekanismer til at styre kommunikationsomkostninger effektivt. Det begrænser routing således, at hver token interagerer med et begrænset antal knudepunkter, hvilket sikrer, at beregning og kommunikation næsten er overlappet. Dette designvalg forbedrer træningseffektiviteten markant, samtidig med at kommunikationsomkostningen minimerer [1] [2]. Derudover tillader modellens arkitektur den at blive trænet uden behov for tensor -parallelisme, hvilket typisk kræver flere hukommelses- og beregningsressourcer [5] [7].stabilitet under træning
Uddannelsesprocessen for DeepSeek-V3 er blevet bemærket for sin stabilitet; Der blev ikke fundet nogen uigenkaldelige tabspidser, og der var ikke behov for rollbacks under træning. Denne stabilitet er afgørende for at opretholde konsekvent ekspertbelastningsstyring i hele træningsperioden [1] [4].Sammenfattende kombinerer DeepSeek-V3s håndtering af ekspertbelastning under træning avancerede belastningsbalanceringsteknikker, effektive multitilføjede forudsigelsesstrategier og optimerede kommunikationsprotokoller for at opnå en højtydende model og samtidig opretholde omkostningseffektivitet og stabilitet.
Citater:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[3] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-v3
[4] https://metaschool.so/articles/deepseek-v3
[5] https://encord.com/blog/deepseek-i/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=ip_umds_i5s
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficiency-andscal/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-cout-this-new-llm-in-on-one-sted