DeepSeek-V3 izmanto sarežģītu pieeju, lai pārvaldītu ekspertu slodzi tā apmācības procesā, izmantojot vairākas novatoriskas stratēģijas, lai nodrošinātu efektīvu savu eksemplāru (MOE) arhitektūras izmantošanu.
Papildu zaudēto slodzes līdzsvarošana
Viena no galvenajām DeepSEEK-V3 iezīmēm ir tās palīgslodzes līdzsvarošanas stratēģija bez zaudējumiem. Šī pieeja samazina veiktspējas sadalīšanos, kas parasti saistīta ar slodzes līdzsvarošanas veicināšanu MOE modeļos. Tā vietā, lai paļautos uz papildu zaudējumiem, kas var sarežģīt apmācību un negatīvi ietekmēt veiktspēju, DeepSEEK-V3 dinamiski pielāgo aizspriedumu terminu, kas saistīts ar ekspertu maršrutēšanu, pamatojoties uz katra eksperta pašreizējo slodzi. Konkrēti, ja eksperts ir pārslogots, aizspriedumi tiek samazināti; Un otrādi, ja eksperts ir nepietiekami ielādēts, tiek palielināta neobjektivitāte. Šī dinamiskā pielāgošana palīdz saglabāt līdzsvarotu kravu starp ekspertiem, neveicot papildu veiktspējas izmaksas [1] [5].Vairāku taktu prognozēšanas apmācība
DeepSEEK-V3 arī īsteno daudzstāvu prognozēšanas (MTP) apmācības mērķi, kas ļauj modelim vienlaikus paredzēt vairākus žetonus. Tas ne tikai uzlabo apmācības efektivitāti, bet arī uzlabo modeļa kopējo veiktspēju, nodrošinot bagātīgākus apmācības signālus. MTP ietvars atbalsta labāku žetonu reprezentāciju plānošanu, kas ir īpaši izdevīga sarežģītiem uzdevumiem [1] [6].Efektīva komunikācijas un atmiņas pārvaldība
Lai vēl vairāk optimizētu apmācību, DeepSEEK-V3 iekļauj mehānismus, lai efektīvi pārvaldītu komunikācijas izmaksas. Tas ierobežo maršrutēšanu tā, ka katrs marķieris mijiedarbojas ar ierobežotu skaitu mezglu, nodrošinot, ka aprēķināšana un komunikācija ir gandrīz pilnībā pārklājušies. Šī dizaina izvēle ievērojami uzlabo apmācības efektivitāti, vienlaikus samazinot komunikācijas pieskaitāmās izmaksas [1] [2]. Turklāt modeļa arhitektūra ļauj to apmācīt, neveicot tensoru paralēlismu, kam parasti ir nepieciešams vairāk atmiņas un skaitļošanas resursu [5] [7].stabilitāte apmācības laikā
DeepSEEK-V3 apmācības process ir atzīmēts ar tā stabilitāti; Netika rasties neatgūstami zaudējumu tapas, un apmācības laikā nebija nepieciešami atcelšana. Šī stabilitāte ir būtiska, lai saglabātu pastāvīgu ekspertu slodzes pārvaldību visā apmācības periodā [1] [4].Rezumējot, DeepSEEK-V3 apstrāde ar ekspertu slodzi apmācības laikā apvieno progresīvas slodzes līdzsvarošanas metodes, efektīvas vairāku taktu prognozēšanas stratēģijas un optimizētus komunikācijas protokolus, lai sasniegtu augstas veiktspējas modeli, vienlaikus saglabājot rentabilitāti un stabilitāti.
Atsauces:
[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-explated-optimizing-effity-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in -one-vietā