DeepSeek-V3 wykorzystuje wyrafinowane podejście do zarządzania obciążeniem eksperckim podczas procesu szkolenia, wykorzystując kilka innowacyjnych strategii w celu zapewnienia efektywnego wykorzystania architektury mieszanki ekspertów (MOE).
###
Jedną z kluczowych cech DeepSeek-V3 jest strategia beztroska beztroska do równoważenia obciążenia. Takie podejście minimalizuje degradację wydajności zwykle związaną z zachęcaniem do równoważenia obciążenia w modelach MOE. Zamiast polegać na stratach pomocniczych, które mogą komplikować szkolenie i negatywnie wpływać na wydajność, Deepseek-V3 dynamicznie dostosowuje termin stronniczości związany z routingiem ekspertów w oparciu o bieżące obciążenie każdego eksperta. W szczególności, jeśli ekspert zostanie przeciążony, uprzedzenie jest zmniejszone; I odwrotnie, jeśli ekspert zostanie niedostateczny, uprzedzenie jest zwiększone. Ta dynamiczna regulacja pomaga utrzymać zrównoważone obciążenie ekspertów bez ponoszenia dodatkowych kosztów wydajności [1] [5].
Multi-Token Prediction Trening
DeepSeek-V3 wdraża również cel treningowy prognoz wielozadaniowych (MTP), który pozwala modelowi przewidywać wiele tokenów jednocześnie. To nie tylko zwiększa wydajność treningu, ale także poprawia ogólną wydajność modelu, zapewniając bogatsze sygnały szkoleniowe. Framework MTP obsługuje lepsze wstępne planowanie reprezentacji tokenów, co jest szczególnie korzystne dla złożonych zadań [1] [6].Efektywne zarządzanie komunikacją i pamięcią
Aby dodatkowo zoptymalizować szkolenie, Deepseek-V3 uwzględnia mechanizmy skutecznego zarządzania kosztami komunikacji. Ogranicza routing w taki sposób, aby każdy token oddziaływał z ograniczoną liczbą węzłów, zapewniając, że obliczenia i komunikacja są prawie w pełni nakładane. Ten wybór projektu znacznie zwiększa wydajność treningu, jednocześnie minimalizując koszty ogólne [1] [2]. Ponadto architektura modelu pozwala jej trenować bez potrzeby równoległości tensora, która zwykle wymaga większej pamięci i zasobów obliczeniowych [5] [7].stabilność podczas treningu
Proces szkoleniowy Deepseek-V3 odnotowano ze względu na jego stabilność; Nie napotkano żadnych nieuzasadnionych skoków strat i nie było potrzeby wycofania podczas treningu. Ta stabilność ma kluczowe znaczenie dla utrzymania spójnego zarządzania obciążeniem ekspertów przez cały okres szkolenia [1] [4].Podsumowując, obsługa obciążenia eksperckiego DeepSeek-V3 podczas szkolenia łączy zaawansowane techniki równoważenia obciążenia, wydajne strategie prognozowania wielofunkcyjnego i zoptymalizowane protokoły komunikacji w celu osiągnięcia modelu o wysokiej wydajności przy jednoczesnym zachowaniu opłacalności i stabilności.
Cytaty:
[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-efficien-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everinging-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place