Deepseek-V3, eğitim sürecinde uzman yükünü yönetmek için sofistike bir yaklaşım kullanır ve bu da uyumsuzluk karışımının (MOE) mimarisinin etkili bir şekilde kullanılmasını sağlamak için çeşitli yenilikçi stratejiler kullanır.
Yardımcı-Loss-Free yük dengeleme
Deepseek-V3'ün temel özelliklerinden biri, yük dengeleme için yardımcı kaybedilen stratejisidir. Bu yaklaşım, tipik olarak MOE modellerinde yük dengelemesini teşvik etmekle ilişkili performans bozulmasını en aza indirir. Deepseek-V3, eğitimi karmaşıklaştırabilen ve performansı olumsuz etkileyebilen yardımcı kayıplara güvenmek yerine, her bir uzmanın mevcut yüküne dayanarak uzman yönlendirme ile ilişkili önyargı terimini dinamik olarak ayarlar. Özellikle, bir uzman aşırı yüklenirse, önyargı azalır; Tersine, bir uzman düşükse, önyargı artar. Bu dinamik ayarlama, ek performans maliyetleri olmadan uzmanlar arasında dengeli bir yükün sağlanmasına yardımcı olur [1] [5].Çoklu Tahmin Eğitimi
Deepseek-V3 ayrıca, modelin aynı anda birden fazla jetonu tahmin etmesini sağlayan çoklu eğimli bir tahmin (MTP) eğitim hedefi uygular. Bu sadece eğitim verimliliğini arttırmakla kalmaz, aynı zamanda daha zengin eğitim sinyalleri sağlayarak modelin genel performansını da artırır. MTP çerçevesi, özellikle karmaşık görevler için yararlı olan jeton gösterimlerinin daha iyi planlanmasını destekler [1] [6].Verimli iletişim ve bellek yönetimi
Eğitimi daha da optimize etmek için Deepseek-V3, iletişim maliyetlerini etkili bir şekilde yönetmek için mekanizmaları içerir. Her bir jeton sınırlı sayıda düğümle etkileşime girecek şekilde yönlendirmeyi kısıtlar, bu da hesaplama ve iletişimin neredeyse tamamen örtüşmesini sağlar. Bu tasarım seçimi, iletişim yükünü en aza indirirken eğitim verimliliğini önemli ölçüde artırır [1] [2]. Ek olarak, modelin mimarisi, tipik olarak daha fazla bellek ve hesaplama kaynakları gerektiren tensör paralelliğine ihtiyaç duymadan eğitilmesine izin verir [5] [7].Eğitim Sırasında İstikrar
Deepseek-V3 eğitim süreci istikrarı ile kaydedilmiştir; Çıkarılamaz kayıp artışlarıyla karşılaşılmadı ve eğitim sırasında geri alımlara gerek yoktu. Bu istikrar, eğitim süresi boyunca tutarlı uzman yük yönetiminin sürdürülmesi için çok önemlidir [1] [4].Özetle, Deepseek-V3'ün eğitim sırasında uzman yükü ele alması, gelişmiş yük dengeleme tekniklerini, verimli çoklu eğimli tahmin stratejilerini ve optimize edilmiş iletişim protokollerini, yüksek performanslı bir model elde etmek için maliyet etkinliğini ve istikrarı korurken birleştirir.
Alıntılar:
[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-splained-optimizizing-fort-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-verything you-need-to-nown-about-this-new-lm-in-one-place