„Deepseek-V3“ naudoja keletą novatoriškų strategijų, kad užtikrintų išvadų apkrovos balansą, visų pirma dėl jos pagalbinių nuostolių be nuostolių strategijos ir dinaminių šališkumo pakeitimų.
Pagalbinė strategija be nuostolių
„Deepseek-V3“ pristato pagalbinį požiūrį į apkrovos balansavimą, kuris sumažina našumo degradaciją, paprastai susijusią su tradiciniais apkrovos balansavimo metodais. Ši strategija leidžia modeliui išlaikyti aukštą tikslumą, tuo pačiu paskirstant skaičiavimo apkrovas tolygiai per jo komponentus. Vengdamas pagalbinių nuostolių, „Deepseek-V3“ gali sutelkti dėmesį į našumo optimizavimą be neigiamo poveikio, kurį tokie nuostoliai gali sukelti treniruotės metu ir išvados [1] [2] [7].dinaminiai šališkumo pakeitimai
Norint pasiekti veiksmingą apkrovos balansavimą, „DeepSeeek-V3“ naudoja dinaminio reguliavimo mechanizmą šališkumo terminams, susijusiems su kiekvienu ekspertų mišinio (MOE) architektūros ekspertu. Mokymo metu modelis stebi kiekvieno eksperto apkrovą ir atitinkamai koreguoja šiuos šališkumo terminus. Jei ekspertas tampa perkrautas, jo šališkumas sumažėja, o padidėja nepakankamai apkrauti ekspertams. Šis metodas padeda išlaikyti subalansuotą darbo krūvį visiems ekspertams, nepakenkiant bendram modelio našumui [1] [7] [9].Kelių mokinių numatymas (MTP)
Be to, „Deepseek-V3“ apima daugialypės prognozės (MTP) tikslą, kuris leidžia modeliui vienu metu numatyti kelis žetonus. Tai ne tik padidina treniruočių efektyvumą, bet ir prisideda prie geresnio apkrovos balansavimo, optimizuojant, kaip žetonai yra apdorojami išvados metu. MTP sistema tenkina mokymo signalus ir pagerina modelio sugebėjimą efektyviai valdyti skaičiavimo išteklius [1] [3] [9].Santrauka
Derinant šias strategijas papildomu požiūriu be nuostolių, dinaminių šališkumo koregavimų ir daugialypės prognozės „Deepseeek-V3“ veiksmingai subalansuoja išvadų apkrovas, užtikrinant aukštą našumą ir efektyvumą savo veikloje. Šis novatoriškas dizainas žymi reikšmingą pažangą valdant skaičiavimo išteklius didelio masto kalbų modeliuose.Citatos:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://www.happiom.com/how-to-use-seepseek-ai-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-deepseeek-prasad-raje-jakqc
[7] https://www.infoq.com/news/2025/01/deepseek-v3-llm/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutioning-ai-open-ource-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://adaci.org/deepseek-v3-oxplied-optimizing-fefictity-and-cale/