| Deepseek-V3 verwendet einen ausgefeilten Ansatz zur Verwaltung der Expertenbelastung während seines Schulungsprozesses, wobei verschiedene innovative Strategien verwendet werden, um die effiziente Nutzung der MEE-Expertenmischung (MEE) zu gewährleisten.
Auxiliary-Loss-Free-Lastausgleich
Eines der wichtigsten Merkmale von Deepseek-V3 ist die Hilfs-Verlust-freie Strategie für den Lastausgleich. Dieser Ansatz minimiert den Leistungsverschlechterung, der typischerweise mit der förderenden Lastausgleich in MOE -Modellen verbunden ist. Anstatt sich auf Hilfsverluste zu verlassen, die das Training erschweren und die Leistung negativ beeinflussen können, passt Deepseek-V3 den Vorspannungsbegriff dynamisch an, der mit Expertenrouting basierend auf der aktuellen Belastung jedes Experten verbunden ist. Insbesondere, wenn ein Experte überlastet ist, wird die Verzerrung verringert. Umgekehrt wird die Verzerrung erhöht, wenn ein Experte untergeladen ist. Diese dynamische Anpassung hilft dabei, eine ausgewogene Belastung zwischen Experten zu erhalten, ohne zusätzliche Leistungskosten zu ermitteln [1] [5].Multi-Token Prediction Training
Deepseek-V3 implementiert auch ein MTP-Trainingsziel (Multi-Tooken Prediction), mit dem das Modell mehrere Token gleichzeitig vorhergesagt hat. Dies verbessert nicht nur die Schulungseffizienz, sondern verbessert auch die Gesamtleistung des Modells durch Bereitstellung umfassender Schulungssignale. Das MTP-Framework unterstützt eine bessere Vorplanung von Token-Darstellungen, was für komplexe Aufgaben besonders vorteilhaft ist [1] [6].Effiziente Kommunikations- und Speicherverwaltung
Um das Training weiter zu optimieren, umfasst Deepseek-V3 Mechanismen zur effektiven Verwaltung der Kommunikationskosten. Es schränkt das Routing so ein, dass jedes Token mit einer begrenzten Anzahl von Knoten interagiert und sicherstellt, dass die Berechnung und Kommunikation nahezu vollständig überlappt. Diese Entwurfswahl verbessert die Trainingseffizienz erheblich und minimiert die Kommunikationsaufwand [1] [2]. Darüber hinaus ermöglicht die Architektur des Modells, dass sie ohne Tensorparallelität trainiert werden muss, was normalerweise mehr Speicher- und Rechenressourcen erfordert [5] [7].Stabilität während des Trainings
Der Trainingsprozess von Deepseek-V3 wurde für seine Stabilität festgestellt. Während des Trainings wurden keine nicht einschreibbaren Verlustespitzen angetroffen, und während des Trainings waren keine Rollbacks erforderlich. Diese Stabilität ist entscheidend für die Aufrechterhaltung eines konsequenten Expertenlastmanagements während des gesamten Schulungszeitraums [1] [4].Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deepseek-V3 durch die Behandlung von Expertenlast während des Trainings fortgeschrittene Lastausgleichstechniken, effiziente Multi-Token-Vorhersagestrategien und optimierte Kommunikationsprotokolle kombiniert, um ein Hochleistungsmodell zu erreichen und gleichzeitig die Kosteneffizienz und Stabilität aufrechtzuerhalten.
Zitate:
[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-explained-optimizing-efficiency--scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-ething-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place