Deepseek-V3 menggunakan beberapa strategi inovatif untuk memastikan keseimbangan beban inferensi, terutama melalui strategi bantu-kehilangan-kehilangan dan penyesuaian bias dinamis.
strategi bantu-kehilangan-kehilangan
Deepseek-V3 memperkenalkan pendekatan bantu-kehilangan-kehilangan untuk menyeimbangkan beban, yang meminimalkan degradasi kinerja yang biasanya terkait dengan metode penyeimbangan beban tradisional. Strategi ini memungkinkan model untuk mempertahankan akurasi tinggi sambil mendistribusikan beban komputasi secara merata di seluruh komponennya. Dengan menghindari kerugian tambahan, Deepseek-V3 dapat fokus pada mengoptimalkan kinerja tanpa dampak negatif yang dapat diperkenalkan oleh kerugian tersebut selama pelatihan dan inferensi [1] [2] [7].penyesuaian bias dinamis
Untuk mencapai penyeimbangan beban yang efektif, Deepseek-V3 menggunakan mekanisme penyesuaian dinamis untuk istilah bias yang terkait dengan masing-masing ahli dalam arsitektur campuran-ekspert (MOE). Selama pelatihan, model memantau beban pada setiap ahli dan menyesuaikan istilah bias ini sesuai. Jika seorang ahli menjadi kelebihan beban, biasnya berkurang, sementara itu ditingkatkan untuk para ahli yang kurang muat. Metode ini membantu dalam mempertahankan beban kerja yang seimbang di semua ahli tanpa mengurangi kinerja model keseluruhan [1] [7] [9].Prediksi multi-token (MTP)
Selain itu, Deepseek-V3 menggabungkan tujuan prediksi multi-token (MTP), yang memungkinkan model untuk memprediksi beberapa token secara bersamaan. Ini tidak hanya meningkatkan efisiensi pelatihan tetapi juga berkontribusi pada penyeimbangan beban yang lebih baik dengan mengoptimalkan cara token diproses selama inferensi. Kerangka kerja MTP memadatkan sinyal pelatihan dan meningkatkan kemampuan model untuk mengelola sumber daya komputasi secara efektif [1] [3] [9].Ringkasan
Dengan menggabungkan strategi-strategi ini, pendekatan bantu-kehilangan-kehilangan, penyesuaian bias dinamis, dan prediksi multi-token, Deepseek-V3 secara efektif menyeimbangkan beban inferensi sambil memastikan kinerja tinggi dan efisiensi dalam operasinya. Desain inovatif ini menandai kemajuan yang signifikan dalam mengelola sumber daya komputasi dalam model bahasa skala besar.Kutipan:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://www.happiom.com/how-to-use-deepseek-ai-a-a-detailed-guide/
[3] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[4] https://www.youtube.com/watch?v=ip_umds_i5s
[5] https://huggingface.co/anchovy/deepseek-v3-base
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepdive-deepseek-prasad-raje-jakqc
[7] https://www.infoq.com/news/2025/01/deepseek-v3-llm/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-cheasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://adasci.org/deepseek-v3-Explained-optimizing-eficiency-and-sale/