Deepseek-V3 sử dụng một cách tiếp cận tinh vi để quản lý tải trọng chuyên gia trong quá trình đào tạo của mình, sử dụng một số chiến lược sáng tạo để đảm bảo sử dụng hiệu quả kiến trúc hỗn hợp (MOE) của nó.
Cân bằng tải không mất phụ trợ
Một trong những tính năng chính của Deepseek-V3 là chiến lược không mất phụ trợ để cân bằng tải. Cách tiếp cận này giảm thiểu sự suy giảm hiệu suất thường liên quan đến việc khuyến khích cân bằng tải trong các mô hình MOE. Thay vì dựa vào tổn thất phụ trợ, có thể làm phức tạp hiệu suất đào tạo và tác động tiêu cực, Deepseek-V3 điều chỉnh động lực học sai lệch liên quan đến định tuyến chuyên gia dựa trên tải trọng hiện tại của mỗi chuyên gia. Cụ thể, nếu một chuyên gia bị quá tải, sự thiên vị sẽ giảm; Ngược lại, nếu một chuyên gia bị tải xuống, sự thiên vị được tăng lên. Điều chỉnh động này giúp duy trì tải cân bằng trên các chuyên gia mà không phát sinh chi phí hiệu suất bổ sung [1] [5].Đào tạo dự đoán đa điểm nói
Deepseek-V3 cũng thực hiện mục tiêu đào tạo dự đoán đa điểm (MTP), cho phép mô hình dự đoán đồng thời nhiều mã thông báo. Điều này không chỉ tăng cường hiệu quả đào tạo mà còn cải thiện hiệu suất tổng thể của mô hình bằng cách cung cấp các tín hiệu đào tạo phong phú hơn. Khung MTP hỗ trợ lập kế hoạch trước tốt hơn các biểu diễn mã thông báo, đặc biệt có lợi cho các nhiệm vụ phức tạp [1] [6].Truyền thông và quản lý bộ nhớ hiệu quả
Để tối ưu hóa thêm đào tạo, Deepseek-V3 kết hợp các cơ chế để quản lý chi phí giao tiếp một cách hiệu quả. Nó hạn chế định tuyến sao cho mỗi mã thông báo tương tác với số lượng nút hạn chế, đảm bảo rằng tính toán và giao tiếp gần như hoàn toàn chồng chéo. Sự lựa chọn thiết kế này giúp tăng cường đáng kể hiệu quả đào tạo trong khi giảm thiểu chi phí giao tiếp [1] [2]. Ngoài ra, kiến trúc của mô hình cho phép nó được đào tạo mà không cần sự song song tenxơ, thường đòi hỏi nhiều bộ nhớ và tài nguyên tính toán [5] [7].Tính ổn định trong quá trình đào tạo
Quá trình đào tạo của Deepseek-V3 đã được ghi nhận vì sự ổn định của nó; Không gặp phải sự cố mất mát không thể phục hồi đã gặp phải, và không cần phải quay cuồng trong quá trình đào tạo. Sự ổn định này là rất quan trọng để duy trì quản lý tải chuyên gia nhất quán trong suốt thời gian đào tạo [1] [4].Tóm lại, việc xử lý tải chuyên gia của DeepSeek-V3 trong quá trình đào tạo kết hợp các kỹ thuật cân bằng tải nâng cao, các chiến lược dự đoán đa điểm hiệu quả và các giao thức truyền thông được tối ưu hóa để đạt được mô hình hiệu suất cao trong khi duy trì hiệu quả và ổn định chi phí.
Trích dẫn:
[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
.
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place