DeepSeek-V3 impiega un approccio sofisticato per gestire il carico di esperti durante il suo processo di formazione, utilizzando diverse strategie innovative per garantire un'utilizzo efficiente della sua architettura di miscela di esperti (MOE).
bilanciamento del carico senza perdita ausiliaria
Una delle caratteristiche chiave di DeepSeek-V3 è la sua strategia senza perdita ausiliaria per il bilanciamento del carico. Questo approccio riduce al minimo il degrado delle prestazioni in genere associato all'incoraggiamento del bilanciamento del carico nei modelli MOE. Invece di fare affidamento sulle perdite ausiliarie, che possono complicare la formazione e avere un impatto negativo sulle prestazioni, ReepSeek-V3 regola dinamicamente il termine di distorsione associato al routing di esperti in base al carico corrente di ciascun esperto. In particolare, se un esperto è sovraccarico, la distorsione viene ridotta; Al contrario, se un esperto è sottovalutato, il pregiudizio viene aumentato. Questa regolazione dinamica aiuta a mantenere un carico equilibrato tra gli esperti senza incorrere in costi di prestazione aggiuntivi [1] [5].Allenamento di previsione multi-tek
DeepSeek-V3 implementa anche un obiettivo di addestramento di previsione multi-token (MTP), che consente al modello di prevedere contemporaneamente più token. Ciò non solo migliora l'efficienza di allenamento, ma migliora anche le prestazioni complessive del modello fornendo segnali di allenamento più ricchi. Il framework MTP supporta una migliore pre-pianificazione delle rappresentazioni token, che è particolarmente vantaggiosa per compiti complessi [1] [6].Efficienza comunicazione e gestione della memoria
Per ottimizzare ulteriormente la formazione, DeepSeek-V3 incorpora meccanismi per gestire efficacemente i costi di comunicazione. Limita il routing in modo tale che ogni token interagisca con un numero limitato di nodi, garantendo che il calcolo e la comunicazione siano quasi completamente sovrapposti. Questa scelta di progettazione migliora significativamente l'efficienza dell'allenamento minimizzando le spese generali di comunicazione [1] [2]. Inoltre, l'architettura del modello consente di essere addestrato senza la necessità di parallelismo tensore, che in genere richiede più risorse di memoria e computazionali [5] [7].stabilità durante l'allenamento
Il processo di formazione di DeepSeek-V3 è stato notato per la sua stabilità; Non sono stati riscontrati picchi di perdita irregolare e non è stato necessario rollback durante l'allenamento. Questa stabilità è cruciale per mantenere una gestione coerente del carico degli esperti durante il periodo di formazione [1] [4].In sintesi, la gestione da parte di DeepEek-V3 del carico di esperti durante l'allenamento combina tecniche di bilanciamento del carico avanzato, strategie di previsione multipla efficienti e protocolli di comunicazione ottimizzati per ottenere un modello ad alte prestazioni mantenendo al contempo l'efficacia del costo e la stabilità.
Citazioni:
[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://encer.com/blog/deepseek-ai/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=ip_umds_i5s
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficiency-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-know-about-this-new-lllm-in-one-place