Deepseek-V3 kasutab koolitusprotsessi ajal ekspertide koormuse juhtimiseks keerukat lähenemisviisi, kasutades mitmeid uuenduslikke strateegiaid, et tagada oma kogemuste segu (MOE) arhitektuuri tõhusaks kasutamiseks.
Lisakaotusevaba koormuse tasakaalustamine
Deepseek-V3 üks peamisi omadusi on selle lisakaotusevaba strateegia koormuse tasakaalustamiseks. See lähenemisviis vähendab jõudluse halvenemist, mis on tavaliselt seotud MOE mudelite koormuse tasakaalustamise soodustamisega. Selle asemel, et tugineda abikordadele, mis võib treenimist keeruliseks muuta ja tulemuslikkust negatiivselt mõjutada, reguleerib DeepSEEK-V3 dünaamiliselt iga eksperdi praeguse koormuse põhjal ekspertide marsruutimisega seotud eelarvamuste terminit dünaamiliselt. Täpsemalt, kui ekspert on ülekoormatud, väheneb kallutatus; Vastupidiselt, kui ekspert on alakoormatud, suurendatakse eelarvamusi. See dünaamiline kohandamine aitab säilitada tasakaalustatud koormust ekspertide vahel, ilma et oleks vaja lisakulusid [1] [5].Mitmetugev ennustuskoolitus
Deepseek-V3 rakendab ka mitmetoimelise ennustuse (MTP) koolituse eesmärki, mis võimaldab mudelil ennustada mitut žetooni samaaegselt. See mitte ainult ei suurenda treeningu tõhusust, vaid parandab ka mudeli üldist jõudlust, pakkudes rikkamaid treeningsignaale. MTP raamistik toetab sümboolse esituste paremat eelplaanimist, mis on eriti kasulik keerukate ülesannete jaoks [1] [6].Tõhus suhtlus ja mäluhaldus
Koolituse edasiseks optimeerimiseks sisaldab DeepSEEK-V3 mehhanisme suhtluskulude tõhusaks haldamiseks. See piirab marsruutimist nii, et iga sümbol interakteerub piiratud arvu sõlmedega, tagades, et arvutamine ja kommunikatsioon on peaaegu täielikult kattunud. See disainivalik suurendab märkimisväärselt treeningu tõhusust, minimeerides samal ajal kommunikatsiooni üldkulusid [1] [2]. Lisaks võimaldab mudeli arhitektuur seda koolitada ilma tensor -parallelismi vajaduseta, mis nõuab tavaliselt rohkem mälu- ja arvutusressursse [5] [7].Stabiilsus koolituse ajal
Deepseek-V3 koolitusprotsessi on täheldatud selle stabiilsuse poolest; Hävitamatuid kaotuse naelu ei esinenud ja koolituse ajal polnud vaja tagasilööke. See stabiilsus on ülioluline, et säilitada pidev ekspertide koormuse juhtimine kogu koolitusperioodi vältel [1] [4].Kokkuvõtlikult ühendab Deepseek-V3 asjatundliku koormuse käitlemine treeningu ajal täiustatud koormuse tasakaalustamise tehnikaid, tõhusaid mitmetoimelisi ennustusstrateegiaid ja optimeeritud kommunikatsiooniprotokolle, et saavutada suure jõudlusega mudel, säilitades samal ajal kulutõhususe ja stabiilsuse.
Tsitaadid:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[4] https://mischool.so/articles/deepseek-v3
[5] https://encord.com/blog/deepseek-ai/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=ip_umds_i5s
]
]