DeepSeek-V3 використовує складний підхід до управління навантаженням експертів під час свого навчального процесу, використовуючи кілька інноваційних стратегій для забезпечення ефективного використання архітектури суміші-експертів (МО).
Допоміжне врівноваження навантаження
Однією з ключових особливостей DeepSeek-V3 є його допоміжна стратегія без втрат для збалансування навантаження. Цей підхід мінімізує деградації продуктивності, як правило, пов'язане зі заохоченням балансування навантаження в моделях MO. Замість того, щоб покладатися на допоміжні втрати, що може ускладнити навчання та негативно впливати на ефективність, DeepSeek-V3 динамічно коригує термін зміщення, пов'язаний з експертною маршрутизацією на основі поточного навантаження кожного експерта. Зокрема, якщо експерт перевантажений, упередженість зменшується; І навпаки, якщо експерт занижений, упередженість збільшується. Це динамічне коригування допомагає підтримувати збалансоване навантаження для експертів, не несучи додаткових витрат на продуктивність [1] [5].Навчання з мульти-Token прогнозування
DeepSeek-V3 також реалізує навчальну мету багатопробчастого прогнозування (MTP), яка дозволяє моделі одночасно прогнозувати кілька жетонів. Це не тільки підвищує ефективність тренувань, але й покращує загальну ефективність моделі, надаючи більш багаті навчальні сигнали. Рамка MTP підтримує краще планування представлень жетонів, що особливо корисно для складних завдань [1] [6].Ефективне спілкування та управління пам'яттю
Для подальшого оптимізації навчання DeepSeek-V3 включає механізми ефективного управління витратами на спілкування. Він обмежує маршрутизацію таким чином, що кожен жетон взаємодіє з обмеженою кількістю вузлів, гарантуючи, що обчислення та зв'язок майже повністю перекриваються. Цей вибір дизайну значно підвищує ефективність навчання, мінімізуючи накладні витрати [1] [2]. Крім того, архітектура моделі дозволяє пройти навчання без необхідності паралелізму тензора, який, як правило, потребує більшої пам’яті та обчислювальних ресурсів [5] [7].стабільність під час навчання
Навчальний процес DeepSeek-V3 був відмічений своєю стабільністю; Жодних непоправних втрат не зустрічалися, і під час тренувань не було потреби в відкатах. Ця стабільність має вирішальне значення для підтримки послідовного управління експертним навантаженням протягом усього періоду навчання [1] [4].Підсумовуючи це, керування експертним навантаженням DeepSeek-V3 під час тренувань поєднує вдосконалені методи збалансування навантаження, ефективні стратегії багатопробних прогнозів та оптимізовані протоколи комунікації для досягнення високоефективної моделі, зберігаючи економічну ефективність та стабільність.
Цитати:
[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-eficsificy-and-scale/
4