A DeepSeek-V3 kifinomult megközelítést alkalmaz a szakértői terhelés kezelésére a képzési folyamat során, több innovatív stratégiát alkalmazva annak érdekében, hogy biztosítsa a szakértők keverékének (MOE) építészetének hatékony felhasználását.
KIEGÉSZÍTÉS VESZTÉS-mentes terhelés kiegyenlítése
A DeepSeek-V3 egyik legfontosabb jellemzője a kiegészítő veszteség-mentes stratégia a terhelés kiegyensúlyozására. Ez a megközelítés minimalizálja a teljesítmény lebomlását, amely jellemzően a MOE modellek terhelésének ösztönzésével jár. Ahelyett, hogy a kiegészítő veszteségekre támaszkodna, amelyek bonyolíthatják a képzést és negatív hatást gyakorolhatnak a teljesítményre, a DeepSeek-V3 dinamikusan beállítja a szakértői útválasztással kapcsolatos torzítási kifejezést az egyes szakértők jelenlegi terhelése alapján. Pontosabban, ha egy szakértő túlterhelt, akkor az elfogultság csökken; Ezzel szemben, ha egy szakértő alá van rakodva, akkor az elfogultság növekszik. Ez a dinamikus kiigazítás elősegíti a kiegyensúlyozott terhelés fenntartását a szakértők között anélkül, hogy további teljesítményköltségeket okozna [1] [5].Multi-Token előrejelzési képzés
A DeepSeek-V3 egy multi-token predikciós (MTP) edzési célt is végrehajt, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy több token egyidejűleg megjósolja. Ez nemcsak növeli az edzés hatékonyságát, hanem javítja a modell általános teljesítményét is gazdagabb edzési jelek biztosításával. Az MTP-keretrendszer támogatja a token-reprezentációk jobb tervezését, ami különösen előnyös a komplex feladatokhoz [1] [6].Hatékony kommunikáció és memóriakezelés
A képzés további optimalizálása érdekében a DeepSeek-V3 magában foglalja a kommunikációs költségek hatékony kezelésének mechanizmusait. Korlátozza az útválasztást úgy, hogy minden token korlátozott számú csomóponttal kölcsönhatásba lép, biztosítva, hogy a számítás és a kommunikáció szinte teljes mértékben átfedésben legyen. Ez a tervezési választás jelentősen javítja az edzés hatékonyságát, miközben minimalizálja a kommunikációt [1] [2]. Ezenkívül a modell architektúrája lehetővé teszi a képzés nélkül, tenzor párhuzamosság nélkül, amely általában több memóriát és számítási erőforrást igényel [5] [7].stabilitás az edzés során
A DeepSeek-V3 képzési folyamatát a stabilitása szempontjából megfigyelték; Nem fordultak elő behajthatatlan veszteségek, és az edzés során nem volt szükség visszaesésekre. Ez a stabilitás elengedhetetlen a következetes szakértői terheléskezelés fenntartásához az edzési időszak alatt [1] [4].Összefoglalva: a DeepSeek-V3 szakértői terhelés kezelése az edzés során ötvözi a fejlett terheléselosztási technikákat, a hatékony többszörös előrejelzési stratégiákat és az optimalizált kommunikációs protokollokat a nagy teljesítményű modell elérése érdekében, miközben fenntartja a költséghatékonyságot és a stabilitást.
Idézetek:
[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-explain-optimizing-effication-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everyththththing-you-need-to-know-bout-this-new-llm-in-one-place