Deepseek-V3 menggunakan pendekatan canggih untuk mengelola beban ahli selama proses pelatihannya, memanfaatkan beberapa strategi inovatif untuk memastikan pemanfaatan arsitektur campuran-ekspert (MOE) yang efisien.
Bauxiliary-Loss-Free Balancing
Salah satu fitur utama dari Deepseek-V3 adalah strategi bantu-kehilangan-kehilangan untuk menyeimbangkan beban. Pendekatan ini meminimalkan degradasi kinerja yang biasanya terkait dengan mendorong penyeimbangan beban dalam model MOE. Alih-alih mengandalkan kerugian tambahan, yang dapat memperumit pelatihan dan berdampak negatif pada kinerja, Deepseek-V3 secara dinamis menyesuaikan istilah bias yang terkait dengan perutean ahli berdasarkan beban saat ini dari masing-masing ahli. Secara khusus, jika seorang ahli kelebihan beban, biasnya berkurang; Sebaliknya, jika seorang pakar diremehkan, bias meningkat. Penyesuaian dinamis ini membantu mempertahankan beban seimbang di seluruh ahli tanpa menimbulkan biaya kinerja tambahan [1] [5].Pelatihan Prediksi Multi-Tokal
Deepseek-V3 juga mengimplementasikan tujuan pelatihan prediksi multi-token (MTP), yang memungkinkan model untuk memprediksi beberapa token secara bersamaan. Ini tidak hanya meningkatkan efisiensi pelatihan tetapi juga meningkatkan kinerja keseluruhan model dengan memberikan sinyal pelatihan yang lebih kaya. Kerangka kerja MTP mendukung pra-perencanaan representasi token yang lebih baik, yang sangat bermanfaat untuk tugas-tugas kompleks [1] [6].Komunikasi yang efisien dan manajemen memori
Untuk lebih mengoptimalkan pelatihan, Deepseek-V3 menggabungkan mekanisme untuk mengelola biaya komunikasi secara efektif. Ini membatasi routing sedemikian rupa sehingga setiap token berinteraksi dengan sejumlah node, memastikan bahwa perhitungan dan komunikasi hampir sepenuhnya tumpang tindih. Pilihan desain ini secara signifikan meningkatkan efisiensi pelatihan sambil meminimalkan overhead komunikasi [1] [2]. Selain itu, arsitektur model memungkinkannya dilatih tanpa perlu paralelisme tensor, yang biasanya membutuhkan lebih banyak sumber daya memori dan komputasi [5] [7].stabilitas selama pelatihan
Proses pelatihan Deepseek-V3 telah terkenal karena stabilitasnya; Tidak ada lonjakan kerugian yang tidak dapat dipulihkan yang ditemukan, dan tidak perlu rollback selama pelatihan. Stabilitas ini sangat penting untuk mempertahankan manajemen beban ahli yang konsisten selama periode pelatihan [1] [4].Singkatnya, penanganan Deepseek-V3 atas beban ahli selama pelatihan menggabungkan teknik penyeimbang beban canggih, strategi prediksi multi-token yang efisien, dan protokol komunikasi yang dioptimalkan untuk mencapai model kinerja tinggi sambil mempertahankan efektivitas dan stabilitas biaya.
Kutipan:
[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-eficiency-and-sale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-this-new-llm-in-one-place