DeepSeek-V3 bruker en sofistikert tilnærming for å administrere ekspertbelastning under treningsprosessen, og benytter flere innovative strategier for å sikre effektiv utnyttelse av dens arkitekturblanding (MOE).
Auxiliary-tap-fri belastningsbalansering
En av de viktigste funksjonene i DeepSeek-V3 er dens ekstra-tap-frie strategi for belastningsbalansering. Denne tilnærmingen minimerer ytelsesforringelsen som vanligvis er assosiert med å oppmuntre til belastningsbalansering i MOE -modeller. I stedet for å stole på tilleggstap, noe som kan komplisere trening og påvirke ytelsen negativt, justerer DeepSeek-V3 dynamisk skjevheten som er assosiert med ekspertruting basert på den nåværende belastningen til hver ekspert. Spesifikt, hvis en ekspert er overbelastet, reduseres skjevheten; Motsatt, hvis en ekspert er underbelastet, økes skjevheten. Denne dynamiske justeringen er med på å opprettholde en balansert belastning på tvers av eksperter uten å pådra seg ekstra ytelseskostnader [1] [5].Multi-Token Prediction Training
DeepSeek-V3 implementerer også en MTP-treningsmål (multi-Token Prediction (MTP), som gjør at modellen kan forutsi flere symboler samtidig. Dette forbedrer ikke bare treningseffektivitet, men forbedrer også den generelle ytelsen til modellen ved å gi rikere treningssignaler. MTP-rammeverket støtter bedre forhåndsplanlegging av tokenrepresentasjoner, noe som er spesielt gunstig for komplekse oppgaver [1] [6].Effektiv kommunikasjon og minnestyring
For å optimalisere opplæringen ytterligere, inkorporerer DeepSeek-V3 mekanismer for å håndtere kommunikasjonskostnader effektivt. Det begrenser ruting slik at hvert token samhandler med et begrenset antall noder, og sikrer at beregning og kommunikasjon nesten er overlappet. Dette designvalget forbedrer treningseffektiviteten betydelig mens de minimerer kommunikasjonskostnader [1] [2]. I tillegg lar modellens arkitektur bli trent uten behov for tensor -parallellisme, som vanligvis krever mer minne- og beregningsressurser [5] [7].Stabilitet under trening
Treningsprosessen til DeepSeek-V3 er blitt notert for sin stabilitet; Det ble ikke møtt noe uopprettelig tapspisser, og det var ikke behov for tilbakevendinger under trening. Denne stabiliteten er avgjørende for å opprettholde konsistent ekspertbelastningsstyring gjennom treningsperioden [1] [4].Oppsummert kombinerer DeepSeek-V3s håndtering av ekspertbelastning under trening avansert belastningsbalanseringsteknikker, effektive multi-token prediksjonsstrategier og optimaliserte kommunikasjonsprotokoller for å oppnå en høy ytelse modell samtidig som kostnadseffektivitet og stabilitet.
Sitasjoner:
[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-eplained-optimizing-efficiency-and-cale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-sted