DeepSEEK-V3 využíva sofistikovaný prístup k riadeniu odborného zaťaženia počas svojho školiaceho procesu, využívajúci niekoľko inovatívnych stratégií na zabezpečenie efektívneho využívania architektúry zmesi expertov (MOE).
Pomocné vyváženie záťaže bez straty
Jednou z kľúčových čŕt Deepseek-V3 je stratégia bez stratégie straty straty na vyváženie záťaže. Tento prístup minimalizuje degradáciu výkonu, ktorá sa zvyčajne spája s povzbudením vyváženia záťaže v modeloch MOE. Namiesto spoliehania sa na pomocné straty, ktoré môžu komplikovať školenie a negatívne ovplyvniť výkon, Deepseek-V3 dynamicky upravuje termín zaujatosti spojený s odborným smerovaním na základe súčasného zaťaženia každého odborníka. Konkrétne, ak je expert preťažený, zaujatosť sa zníži; Naopak, ak je expert nedostatočne zaťažený, zvýši sa zaujatosť. Toto dynamické nastavenie pomáha udržiavať vyvážené zaťaženie medzi odborníkmi bez toho, aby vznikli ďalšie náklady na výkon [1] [5].Multi-Token predpovedanie
DeepSEEK-V3 tiež implementuje cieľ tréningu predikcie viacerých tokov (MTP), ktorý umožňuje modelu predpovedať súčasne viacero tokenov. To nielen zvyšuje efektívnosť tréningu, ale tiež zlepšuje celkový výkon modelu poskytovaním bohatších tréningových signálov. Rámec MTP podporuje lepšie predbežné plánovanie reprezentácií tokenov, čo je obzvlášť prospešné pre zložité úlohy [1] [6].Efektívna komunikácia a správa pamäte
Aby sa ďalej optimalizovala školenie, spoločnosť DeepSEEK-V3 obsahuje mechanizmy na efektívne riadenie nákladov na komunikáciu. Obmedzuje smerovanie tak, že každý token interaguje s obmedzeným počtom uzlov, čím sa zabezpečuje, že výpočet a komunikácia sa takmer úplne prekrývajú. Táto voľba dizajnu výrazne zvyšuje efektívnosť tréningu a zároveň minimalizuje režijné náklady na komunikáciu [1] [2]. Architektúra modelu navyše umožňuje trénovať bez potreby tenzorového paralelizmu, ktorý zvyčajne vyžaduje viac pamäťových a výpočtových zdrojov [5] [7].Stabilita počas tréningu
Výcvikový proces Deepseek-V3 bol zaznamenaný pre svoju stabilitu; Nezistili sa žiadne nenapraviteľné hroty straty a počas tréningu neboli potrebné spätné väzby. Táto stabilita je rozhodujúca pre udržiavanie konzistentného riadenia odbornej záťaže počas celého obdobia školenia [1] [4].Stručne povedané, manipulácia s odborným zaťažením spoločnosti Deepseek-V3 počas tréningu kombinuje pokročilé techniky vyrovnávania záťaže, účinné predikčné stratégie viacerých pracovných miest a optimalizované komunikačné protokoly na dosiahnutie vysoko výkonného modelu pri zachovaní nákladovej efektívnosti a stability.
Citácie:
[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-optimization-efficiention-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-eed-to-know-about-about-this-new-llm-in-one-place