Deepseek-V3 ใช้วิธีการที่ซับซ้อนในการจัดการภาระงานของผู้เชี่ยวชาญในระหว่างกระบวนการฝึกอบรมโดยใช้กลยุทธ์ที่เป็นนวัตกรรมหลายอย่างเพื่อให้แน่ใจว่าการใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมส่วนผสม (MOE) ที่มีประสิทธิภาพ
บาลาน
หนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญของ Deepseek-V3 คือกลยุทธ์เสริมการสูญเสียการสูญเสียสำหรับการโหลดบาลานซ์ วิธีการนี้ช่วยลดการลดลงของประสิทธิภาพโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการกระตุ้นการโหลดบาลานซ์ในโมเดล MOE แทนที่จะพึ่งพาการสูญเสียเสริมซึ่งอาจทำให้การฝึกอบรมมีความซับซ้อนและส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพการทำงาน DeepSeek-V3 แบบไดนามิกจะปรับคำอคติที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดเส้นทางจากผู้เชี่ยวชาญตามภาระปัจจุบันของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากผู้เชี่ยวชาญมีมากเกินไปอคติจะลดลง ในทางกลับกันหากผู้เชี่ยวชาญมีการใช้งานมากเกินไปอคติจะเพิ่มขึ้น การปรับแบบไดนามิกนี้ช่วยรักษาภาระที่สมดุลในผู้เชี่ยวชาญโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม [1] [5]การฝึกอบรมการทำนายหลายครั้ง
Deepseek-V3 ยังใช้วัตถุประสงค์การฝึกอบรมการทำนายแบบหลายจุด (MTP) ซึ่งช่วยให้แบบจำลองสามารถทำนายโทเค็นหลายตัวพร้อมกันได้ สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรม แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดลด้วยการให้สัญญาณการฝึกอบรมที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น เฟรมเวิร์ก MTP รองรับการวางแผนล่วงหน้าที่ดีขึ้นของการเป็นตัวแทนโทเค็นซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่ซับซ้อน [1] [6]การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพและการจัดการหน่วยความจำ
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมเพิ่มเติม DeepSeek-V3 ได้รวมกลไกในการจัดการต้นทุนการสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพ มัน จำกัด การกำหนดเส้นทางเพื่อให้โทเค็นแต่ละตัวมีปฏิสัมพันธ์กับโหนดจำนวน จำกัด เพื่อให้มั่นใจว่าการคำนวณและการสื่อสารเกือบจะซ้อนทับกันอย่างเต็มที่ ตัวเลือกการออกแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมอย่างมีนัยสำคัญในขณะที่ลดค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร [1] [2] นอกจากนี้สถาปัตยกรรมของโมเดลช่วยให้สามารถฝึกอบรมได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้เทนเซอร์คู่ขนานซึ่งโดยทั่วไปจะต้องใช้หน่วยความจำและทรัพยากรการคำนวณมากขึ้น [5] [7]ความมั่นคงในระหว่างการฝึกอบรม
กระบวนการฝึกอบรมของ Deepseek-V3 ได้รับการบันทึกไว้สำหรับความมั่นคง ไม่พบการสูญเสียที่ไม่สามารถกู้คืนได้และไม่จำเป็นต้องย้อนกลับในระหว่างการฝึกอบรม ความเสถียรนี้มีความสำคัญต่อการบำรุงรักษาการจัดการโหลดผู้เชี่ยวชาญที่สอดคล้องกันตลอดระยะเวลาการฝึกอบรม [1] [4]โดยสรุปการจัดการภาระงานของผู้เชี่ยวชาญ Deepseek-V3 ในระหว่างการฝึกอบรมรวมเทคนิคการปรับสมดุลโหลดขั้นสูงกลยุทธ์การทำนายแบบหลายจุดที่มีประสิทธิภาพและโปรโตคอลการสื่อสารที่ดีที่สุดเพื่อให้ได้รูปแบบประสิทธิภาพสูง
การอ้างอิง:
[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-optimizing-efficience-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-his-new-llm-in-one-place