Deepseek-V3 använder ett sofistikerat tillvägagångssätt för att hantera expertbelastning under sin träningsprocess och använder flera innovativa strategier för att säkerställa ett effektivt utnyttjande av dess arkitektur för blandning av experter (MOE).
Auxiliary-Loss-Free Load Balancing
En av de viktigaste funktionerna i Deepseek-V3 är dess extra-förlustfri strategi för lastbalansering. Detta tillvägagångssätt minimerar prestandamedbrytningen som vanligtvis är förknippad med att uppmuntra belastningsbalansering i MOE -modeller. I stället för att förlita sig på hjälpförluster, vilket kan komplicera träning och negativt påverka prestanda, justerar Deepseek-V3 dynamiskt den förspänningstermin som är förknippad med expertrutning baserat på den nuvarande belastningen för varje expert. Specifikt, om en expert är överbelastad, minskas förspänningen; Omvänt, om en expert är underbelastad, ökas förspänningen. Denna dynamiska justering hjälper till att upprätthålla en balanserad belastning mellan experter utan att ha ytterligare prestandakostnader [1] [5].Multi-Token förutsägelseutbildning
Deepseek-V3 implementerar också ett Multi-Token Prediction (MTP) utbildningsmål, som gör det möjligt för modellen att förutsäga flera tokens samtidigt. Detta förbättrar inte bara träningseffektiviteten utan förbättrar också modellens totala prestanda genom att tillhandahålla rikare träningssignaler. MTP-ramverket stöder bättre förplanering av tokenrepresentationer, vilket är särskilt fördelaktigt för komplexa uppgifter [1] [6].Effektiv kommunikation och minneshantering
För att ytterligare optimera utbildningen innehåller Deepseek-V3 mekanismer för att hantera kommunikationskostnader effektivt. Den begränsar routing så att varje token interagerar med ett begränsat antal noder, vilket säkerställer att beräkning och kommunikation nästan är helt överlappad. Detta designval förbättrar utbildningseffektiviteten avsevärt samtidigt som kommunikationsöverträdet minimeras [1] [2]. Dessutom tillåter modellens arkitektur att den utbildas utan behov av tensorparallellism, vilket vanligtvis kräver mer minnes- och beräkningsresurser [5] [7].Stabilitet under träningen
Träningsprocessen för Deepseek-V3 har noterats för sin stabilitet; Inga oåterkalleliga förlustspikar möttes, och det fanns inget behov av rollbacks under träningen. Denna stabilitet är avgörande för att upprätthålla konsekvent expertbelastningshantering under hela träningsperioden [1] [4].Sammanfattningsvis kombinerar Deepseek-V3 hantering av expertbelastning under träning av avancerade belastningsbalanseringstekniker, effektiva strategier för multi-token förutsägelse och optimerade kommunikationsprotokoll för att uppnå en högpresterande modell samtidigt som kostnadseffektivitet och stabilitet bibehålls.
Citeringar:
[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
]
]