DeepSeek-v3采用了一种复杂的方法来管理专家在培训过程中的负载，并利用了几种创新策略来确保其混合式Experts（MOE）体系结构的有效利用。
###无辅助负载平衡
DeepSeek-V3的关键特征之一是其无辅助损失的负载平衡策略。这种方法最大程度地减少了与MOE模型中鼓励负载平衡相关的性能降解。 DeepSeek-V3不依赖辅助损失，这会使训练变得复杂并对性能产生负面影响，而是根据每个专家的当前负载，动态调整与专家路由相关的偏差术语。具体而言，如果专家被超载，则偏见会减少；相反，如果专家被负载，则偏见会增加。这种动态调整有助于保持专家之间的平衡负载，而不会产生额外的绩效成本[1] [5]。
###多键预测培训
DeepSeek-V3还实现了多型预测（MTP）训练目标，该目标允许模型同时预测多个代币。这不仅提高了培训效率，而且还通过提供更丰富的培训信号来提高模型的整体性能。 MTP框架支持更好地预先计划代币表示，这对复杂的任务特别有益[1] [6]。
###有效的沟通和内存管理
为了进一步优化培训，DeepSeek-V3结合了有效管理沟通成本的机制。它限制了路由，使每个令牌与有限数量的节点相互作用，从而确保计算和通信几乎完全重叠。这种设计选择可显着提高训练效率，同时最大程度地降低通信开销[1] [2]。此外，该模型的体系结构允许对其进行训练，而无需张紧并行性，这通常需要更多的内存和计算资源[5] [7]。
###训练期间的稳定性
DeepSeek-V3的培训过程因其稳定性而闻名。没有遇到无法恢复的损失峰值，在训练过程中无需回滚。这种稳定对于在整个培训期间保持一致的专家负载管理至关重要[1] [4]。
总而言之，DeepSeek-V3在培训期间对专家负载的处理结合了先进的负载平衡技术，有效的多言论预测策略以及优化的通信协议，以实现高性能模型，同时保持成本效益和稳定性。
引用：
[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-explation-eptimization-efficity-efficy-and-scale/
[8] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-bout-mout-this-new-llm-in-in-In-in-in-in-in-phack