deepseek-v3は、トレーニングプロセス中に専門家の負荷を管理するための洗練されたアプローチを採用しており、いくつかの革新的な戦略を利用して、専門家（MOE）アーキテクチャの混合物を効率的に活用します。
Auxiliary-Lossのないロードバランシング
DeepSeek-V3の重要な機能の1つは、負荷分散のための補助損失のない戦略です。このアプローチは、MOEモデルでの負荷分散を促進することに通常関連するパフォーマンスの劣化を最小限に抑えます。トレーニングを複雑にし、パフォーマンスに悪影響を与える可能性のある補助損失に依存する代わりに、DeepSeek-V3は、各専門家の現在の負荷に基づいて専門家のルーティングに関連するバイアス用語を動的に調整します。具体的には、専門家が過負荷になっている場合、バイアスは減少します。逆に、専門家が負荷を負担した場合、バイアスが増加します。この動的な調整は、追加のパフォーマンスコストを発生させることなく、専門家のバランスの取れた負荷を維持するのに役立ちます[1] [5]。###マルチトークン予測トレーニング
DeepSeek-V3は、マルチトークン予測（MTP）トレーニング目標も実装しているため、モデルは複数のトークンを同時に予測できます。これにより、トレーニング効率が向上するだけでなく、より豊富なトレーニングシグナルを提供することにより、モデルの全体的なパフォーマンスが向上します。 MTPフレームワークは、トークン表現のより良い事前計画をサポートします。これは、複雑なタスクに特に有益です[1] [6]。
###効率的なコミュニケーションとメモリ管理
トレーニングをさらに最適化するために、DeepSeek-V3には、コミュニケーションコストを効果的に管理するメカニズムが組み込まれています。各トークンが限られた数のノードと相互作用するようにルーティングを制限し、計算と通信がほぼ完全に重複していることを保証します。この設計の選択は、通信オーバーヘッドを最小限に抑えながら、トレーニング効率を大幅に向上させます[1] [2]。さらに、このモデルのアーキテクチャにより、テンソル並列性を必要とせずに訓練することができます。これには、通常、より多くのメモリと計算リソースが必要です[5] [7]。
###トレーニング中の安定性
DeepSeek-V3のトレーニングプロセスは、その安定性について注目されています。回復不能な損失のスパイクは遭遇しておらず、トレーニング中にロールバックの必要はありませんでした。この安定性は、トレーニング期間を通して一貫した専門家の負荷管理を維持するために重要です[1] [4]。
要約すると、トレーニング中のDeepSeek-V3の専門家負荷の取り扱いは、高度な負荷分散技術、効率的なマルチトークン予測戦略、および最適化された通信プロトコルを組み合わせて、コスト効率と安定性を維持しながら高性能モデルを実現します。
引用：
[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-explaind-optimizing-efficiency-andscale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-nuk-about-this-llm-in-one-floce