Deepseek-V3 uporablja prefinjen pristop za obvladovanje strokovne obremenitve med svojim usposabljanjem, pri čemer uporablja več inovativnih strategij za zagotavljanje učinkovite uporabe arhitekture mešanice mešanic (MOE).
Auxiliary brez izgube obremenitve
Ena ključnih značilnosti Deepseek-V3 je njegova strategija brez pomožnega izgube za uravnoteženje obremenitve. Ta pristop zmanjšuje degradacijo zmogljivosti, ki je običajno povezana s spodbujanjem uravnoteženja obremenitve v modelih MO. Namesto da bi se zanašali na pomožne izgube, ki lahko zapletejo usposabljanje in negativno vplivajo na uspešnost, Deepseek-V3 dinamično prilagodi izraz pristranskosti, povezan s strokovnim usmerjanjem, ki temelji na trenutni obremenitvi vsakega strokovnjaka. Konkretno, če je strokovnjak preobremenjen, se pristranskost zmanjša; Nasprotno, če je strokovnjak premalo, se pristranskost poveča. Ta dinamična prilagoditev pomaga ohranjati uravnoteženo obremenitev pri strokovnjakih, ne da bi pri tem povzročila dodatne stroške uspešnosti [1] [5].Multi-token Training Training
Deepseek-V3 prav tako izvaja cilj usposabljanja za napovedovanje (MTP), ki modelu omogoča, da hkrati napoveduje več žetonov. To ne samo povečuje učinkovitost treninga, ampak tudi izboljša splošno delovanje modela z zagotavljanjem bogatejših signalov za usposabljanje. Okvir MTP podpira boljše predhodno načrtovanje reprezentacij žetona, kar je še posebej koristno za zapletene naloge [1] [6].Učinkovito upravljanje komunikacije in pomnilnika
Za nadaljnjo optimizacijo usposabljanja Deepseek-V3 vključuje mehanizme za učinkovito upravljanje stroškov komunikacije. Omeji usmerjanje tako, da vsak žeton deluje z omejenim številom vozlišč, kar zagotavlja, da sta računanje in komunikacija skoraj v celoti prekrivana. Ta izbira oblikovanja znatno poveča učinkovitost treninga, hkrati pa zmanjšuje komunikacijsko nad glavo [1] [2]. Poleg tega arhitektura modela omogoča, da se trenira brez potrebe po tenzorski paralelizmu, kar običajno zahteva več pomnilnika in računskih virov [5] [7].Stabilnost med treningom
Postopek usposabljanja Deepseek-V3 je bil znan po svoji stabilnosti; Med treningom ni bilo potrebnih nepovratnih izgub in med treningom ni bilo potrebe po povratnih poteh. Ta stabilnost je ključnega pomena za ohranjanje doslednega strokovnega upravljanja obremenitev v celotnem obdobju usposabljanja [1] [4].Če povzamemo, ravnanje z Deepseek-V3 med treningom združuje napredne tehnike uravnoteženja obremenitve, učinkovite strategije napovedovanja z več tok in optimizirajo komunikacijske protokole za dosego visokozmogljivega modela, hkrati pa ohranjajo stroškovno učinkovitost in stabilnost.
Navedbe:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437V1
[2] https://stratechhery.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-effice-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-do-vezna-about-this-new-llm-in-one-flace