DeepSeek-V3 maakt gebruik van een geavanceerde aanpak om deskundige belasting te beheren tijdens het trainingsproces, met behulp van verschillende innovatieve strategieën om een efficiënt gebruik van de architectuur van de mengsel (MOE) te waarborgen.
Auxiliary-loss-vrij load balancing
Een van de belangrijkste kenmerken van DeepSeek-V3 is de hulpvrije strategie voor load-balancing. Deze benadering minimaliseert de prestatiedegradatie die meestal geassocieerd is met het aanmoedigen van belastingverdediging in MOE -modellen. In plaats van te vertrouwen op hulpverliezen, die de training kunnen bemoeilijken en de prestaties negatief kunnen beïnvloeden, past DeepSeek-V3 de bias-term in verband met deskundige routing dynamisch aan op basis van de huidige belasting van elke expert. In het bijzonder, als een expert overbelast is, wordt de bias verlaagd; Omgekeerd, als een expert wordt ondergebracht, wordt de bias verhoogd. Deze dynamische aanpassing helpt bij het handhaven van een evenwichtige belasting tussen experts zonder extra prestatiekosten te maken [1] [5].Multi-token voorspellingstraining
DeepSeek-V3 implementeert ook een multi-token voorspelling (MTP) trainingsdoelstelling, waarmee het model meerdere tokens tegelijkertijd kan voorspellen. Dit verbetert niet alleen de trainingsefficiëntie, maar verbetert ook de algehele prestaties van het model door rijkere trainingssignalen te bieden. Het MTP-framework ondersteunt een betere pre-planning van tokenrepresentaties, wat met name gunstig is voor complexe taken [1] [6].Efficiënte communicatie- en geheugenbeheer
Om de training verder te optimaliseren, bevat DeepSeek-V3 mechanismen om communicatiekosten effectief te beheren. Het beperkt de routering zodanig dat elk token interageert met een beperkt aantal knooppunten, zodat berekening en communicatie bijna volledig overlappen. Deze ontwerpkeuze verbetert de trainingsefficiëntie aanzienlijk en minimaliseert de overheadkosten van de communicatie [1] [2]. Bovendien kan de architectuur van het model worden getraind zonder de noodzaak van tensor parallellisme, wat meestal meer geheugen- en computationele bronnen vereist [5] [7].stabiliteit tijdens de training
Het trainingsproces van Deepseek-V3 is opgemerkt vanwege zijn stabiliteit; Er zijn geen onherstelbare verliesspiken aangetroffen en er was geen behoefte aan terugdraaien tijdens de training. Deze stabiliteit is cruciaal voor het handhaven van consistent deskundige belastingbeheer gedurende de trainingsperiode [1] [4].Samenvattend combineert Deepseek-V3's omgang met deskundige belasting tijdens het trainen geavanceerde technieken voor het balanceren van belastingen, efficiënte multi-token voorspellingsstrategieën en geoptimaliseerde communicatieprotocollen om een krachtig model te bereiken met behoud van kosteneffectiviteit en stabiliteit.
Citaten:
[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-expleur-optimizing-efficiency-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-ylething-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-place