„Deepseek-V3“ naudoja sudėtingą požiūrį į ekspertų apkrovą mokymo proceso metu, naudodamas keletą novatoriškų strategijų, kad būtų užtikrintas efektyvus jo ekspertų mišinio (MOE) architektūros panaudojimas.
Pagalbinis apkrovos balansavimas be nuostolių
Viena iš pagrindinių „Deepseeek-V3“ savybių yra jo pagalbinių nuostolių be apkrovos balansavimo strategija. Šis požiūris sumažina našumo blogėjimą, paprastai susijusį su apkrovos balansavimu MOE modeliuose. Užuot pasikliaudami pagalbiniais nuostoliais, kurie gali apsunkinti mokymus ir neigiamai paveikti rezultatus, „Deepseeek-V3“ dinamiškai koreguoja šališkumo terminą, susijusį su ekspertų maršrutizavimu, remiantis dabartine kiekvieno eksperto apkrova. Tiksliau, jei ekspertas yra perkrautas, šališkumas sumažėja; Ir atvirkščiai, jei ekspertas yra nepakankamas, padidėja šališkumas. Šis dinaminis koregavimas padeda išlaikyti subalansuotą apkrovą tarp ekspertų, nepatiriant papildomų našumo išlaidų [1] [5].KELITINIŲ NUSTATYMŲ MOKYMAI
„Deepseek-V3“ taip pat įgyvendina daugialypės prognozės (MTP) mokymo tikslą, kuris leidžia modeliui vienu metu numatyti kelis žetonus. Tai ne tik padidina treniruočių efektyvumą, bet ir pagerina bendrą modelio našumą, pateikdamas turtingesnius mokymo signalus. MTP sistema palaiko geresnį išankstinį žetonų reprezentacijų planavimą, o tai ypač naudinga sudėtingoms užduotims [1] [6].Efektyvus ryšių ir atminties valdymas
Norėdami dar labiau optimizuoti mokymą, „Deepseek-V3“ apima mechanizmus, kaip efektyviai valdyti komunikacijos išlaidas. Tai riboja maršruto nustatymą taip, kad kiekvienas žetonas sąveikauja su ribotu mazgų skaičiumi, užtikrinant, kad skaičiavimas ir ryšys būtų beveik visiškai sutampantys. Šis dizaino pasirinkimas žymiai padidina treniruočių efektyvumą, tuo pačiu sumažinant ryšių pridėtines išlaidas [1] [2]. Be to, modelio architektūra leidžia jį treniruotis nereikalaujant tenzorių paralelizmo, kuriam paprastai reikia daugiau atminties ir skaičiavimo išteklių [5] [7].Stabilumas mokymo metu
Pastebėtas jo stabilumo mokymo procesas; Jokių nepataisomų nuostolių smaigalių nebuvo, ir treniruotės metu nereikėjo atsisakyti. Šis stabilumas yra labai svarbus norint išlaikyti nuoseklų ekspertų apkrovos valdymą per visą mokymo laikotarpį [1] [4].Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek-V3“ ekspertų apkrovos tvarkymas treniruotėse sujungia pažangias apkrovos balansavimo metodus, efektyvias daugialypės prognozavimo strategijas ir optimizuotus komunikacijos protokolus, kad būtų pasiektas aukštos kokybės modelis, išlaikant ekonomiškumą ir stabilumą.
Citatos:
[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://adaci.org/deepseek-v3-oxplied-optimizing-fefictity-and-cale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-eed-to-know-out-out-this-new-llm-in-one-place