Deepseek-V3 utilise une approche sophistiquée pour gérer la charge des experts pendant son processus de formation, en utilisant plusieurs stratégies innovantes pour assurer une utilisation efficace de son architecture de mélange des experts (MOE).
Équilibrage de charge sans perte auxiliaire
L'une des principales caractéristiques de Deepseek-V3 est sa stratégie sans perte auxiliaire pour l'équilibrage de la charge. Cette approche minimise la dégradation des performances généralement associée à l'encouragement d'équilibrage de charge dans les modèles MOE. Au lieu de s'appuyer sur les pertes auxiliaires, qui peuvent compliquer la formation et un impact négatif sur les performances, Deepseek-V3 ajuste dynamiquement le terme de biais associé à un routage d'experts en fonction de la charge actuelle de chaque expert. Plus précisément, si un expert est surchargé, le biais est diminué; Inversement, si un expert est sous-tenu, le biais est augmenté. Cet ajustement dynamique aide à maintenir une charge équilibrée entre les experts sans encourir des coûts de performance supplémentaires [1] [5].Formation de prédiction multi-token
Deepseek-V3 met également en œuvre un objectif de formation de prédiction multi-token (MTP), qui permet au modèle de prédire plusieurs jetons simultanément. Cela améliore non seulement l'efficacité de la formation, mais améliore également les performances globales du modèle en fournissant des signaux de formation plus riches. Le cadre MTP prend en charge une meilleure pré-planification des représentations de jetons, ce qui est particulièrement bénéfique pour les tâches complexes [1] [6].Communication et gestion efficace de la communication et de la mémoire
Pour optimiser davantage la formation, Deepseek-V3 intègre des mécanismes pour gérer efficacement les coûts de communication. Il restreint le routage de telle sorte que chaque jeton interagit avec un nombre limité de nœuds, garantissant que le calcul et la communication se chevauchent presque complètement. Ce choix de conception améliore considérablement l'efficacité de la formation tout en minimisant les frais généraux de communication [1] [2]. De plus, l'architecture du modèle lui permet d'être formé sans avoir besoin de parallélisme du tenseur, ce qui nécessite généralement plus de mémoire et de ressources de calcul [5] [7].Stabilité pendant la formation
Le processus de formation de Deepseek-V3 a été noté pour sa stabilité; Aucune pic de perte irréflérable n'a été rencontrée, et il n'y avait pas besoin de recul pendant l'entraînement. Cette stabilité est cruciale pour maintenir une gestion cohérente des charges d'experts tout au long de la période de formation [1] [4].En résumé, la gestion de Deepseek-V3 de la charge d'experts pendant la formation combine des techniques d'équilibrage de charge avancées, des stratégies de prédiction multi-tokers efficaces et des protocoles de communication optimisés pour atteindre un modèle haute performance tout en maintenant la rentabilité et la stabilité.
Citations:
[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-plaked-optimising-efficy-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place