DeepSeek-V3 izmanto vairākas novatoriskas stratēģijas, lai nodrošinātu secinājumu slodzes līdzsvaru, galvenokārt izmantojot savu palīgdarbības stratēģiju un dinamisku novirzes pielāgošanu.
Stratēģija bez zaudējumiem
DeepSEEK-V3 ievieš pieeju bez zaudējumiem, kas nesatur zaudējumus, lai līdzsvarotu slodzes līdzsvarošanu, kas samazina veiktspējas sadalīšanos, kas parasti saistīta ar tradicionālajām slodzes līdzsvarošanas metodēm. Šī stratēģija ļauj modelim saglabāt augstu precizitāti, vienlaikus vienmērīgi sadalot skaitļošanas slodzes. Izvairoties no papildu zaudējumiem, DeepSEEK-V3 var koncentrēties uz veiktspējas optimizēšanu bez negatīvas ietekmes, ko šādi zaudējumi var izraisīt apmācības un secinājumu laikā [1] [2] [7].dinamiskas novirzes pielāgojumi
Lai panāktu efektīvu slodzes līdzsvarošanu, DeepSEEK-V3 izmanto dinamisku pielāgošanas mehānismu aizspriedumu terminiem, kas saistīti ar katru ekspertu tās ekspertu (MOE) arhitektūrā. Apmācības laikā modelis uzrauga katra eksperta slodzi un attiecīgi pielāgo šos aizspriedumus. Ja eksperts kļūst pārslogots, tā aizspriedums tiek samazināts, kamēr tas tiek palielināts nepietiekami ielādētiem ekspertiem. Šī metode palīdz saglabāt līdzsvarotu darba slodzi visiem ekspertiem, neapdraudot vispārējo modeļa veiktspēju [1] [7] [9].daudzkārtēja prognoze (MTP)
Turklāt DeepSEEK-V3 ir iekļauts daudzkārtējs prognozēšanas (MTP) mērķis, kas ļauj modelim vienlaikus paredzēt vairākus žetonus. Tas ne tikai uzlabo apmācības efektivitāti, bet arī veicina labāku slodzes līdzsvarošanu, optimizējot to, kā žetoni tiek apstrādāti secinājumu laikā. MTP ietvars densificē apmācības signālus un uzlabo modeļa spēju efektīvi pārvaldīt skaitļošanas resursus [1] [3] [9].kopsavilkums
Apvienojot šīs stratēģijas, kas nav saistīta ar zaudējumiem, dinamisku novirzes pielāgošanu un daudzpakāpju prognozes DeepSeek-V3 efektīvi līdzsvaro secinājumu slodzes, vienlaikus nodrošinot augstas veiktspējas un efektivitātes darbību. Šis novatoriskais dizains iezīmē ievērojamu progresu skaitļošanas resursu pārvaldībā liela mēroga valodu modeļos.Atsauces:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://www.happiom.com/how-to-use-depseek-ai-adetailed-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-depseek-prasad-raje-jakqc
[7] https://www.infoq.com/news/2025/01/deepseek-v3-llm/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolucionizing-ai-open-source-reasoring-20-ramachandran-xakme
[9] https://adasci.org/deepseek-v3-explated-optimizing-effity-and-scale/