DeepSeek-V3는 교육 과정에서 전문가로드를 관리하기위한 정교한 접근 방식을 사용하여 여러 혁신적인 전략을 활용하여 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처의 효율적인 활용을 보장합니다.
보조 손실이없는로드 밸런싱
DeepSeek-V3의 주요 기능 중 하나는로드 밸런싱을위한 보조 손실이없는 전략입니다. 이 접근법은 MOE 모델에서로드 밸런싱을 장려하는 것과 관련된 성능 저하를 최소화합니다. DeepSeek-V3은 교육을 복잡하게하고 성능에 부정적인 영향을 줄 수있는 보조 손실에 의존하는 대신 각 전문가의 현재로드를 기반으로 전문가 라우팅과 관련된 바이어스 용어를 동적으로 조정합니다. 구체적으로, 전문가가 과부하가 걸리면 편향이 감소합니다. 반대로, 전문가가 언더로드되면 바이어스가 증가합니다. 이러한 동적 조정은 추가 성능 비용을 발생시키지 않고 전문가 간의 균형 잡힌 부하를 유지하는 데 도움이됩니다 [1] [5].다중 점화 예측 교육
DeepSeek-V3는 또한 MTP (Multi-Token Prediction) 교육 목표를 구현하여 모델이 여러 토큰을 동시에 예측할 수있게합니다. 이는 교육 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 더 풍부한 교육 신호를 제공하여 모델의 전반적인 성능을 향상시킵니다. MTP 프레임 워크는 토큰 표현의 더 나은 사전 계획을 지원하며, 이는 복잡한 작업에 특히 유리합니다 [1] [6].효율적인 커뮤니케이션 및 메모리 관리
교육을 추가로 최적화하기 위해 DeepSeek-V3에는 통신 비용을 효과적으로 관리하는 메커니즘을 통합합니다. 각 토큰이 제한된 수의 노드와 상호 작용하도록 라우팅을 제한하여 계산 및 통신이 거의 완전히 겹치도록합니다. 이 설계 선택은 커뮤니케이션 오버 헤드를 최소화하면서 훈련 효율성을 크게 향상시킵니다 [1] [2]. 또한이 모델의 아키텍처를 통해 텐서 병렬 처리 없이도 교육을받을 수 있으며, 이는 일반적으로 더 많은 메모리와 계산 자원이 필요합니다 [5] [7].훈련 중 안정성
DeepSeek-V3의 훈련 과정은 안정성으로 유명합니다. 방해 할 수없는 손실 스파이크는 발생하지 않았으며 훈련 중에 롤백이 필요하지 않았습니다. 이 안정성은 훈련 기간 동안 일관된 전문가 부하 관리를 유지하는 데 중요합니다 [1] [4].요약하면, DeepSeek-V3의 교육 중 전문가 부하 처리는 고급로드 밸런싱 기술, 효율적인 다중 점화 예측 전략 및 최적화 된 통신 프로토콜을 결합하여 비용 효율성과 안정성을 유지하면서 고성능 모델을 달성합니다.
인용 :
[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- 여기에서-옵션-효율성-스케일/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-evely-need-to- know-bout-tis-newlm-in-on-one-place