DeepSeek-V3 використовує декілька інноваційних стратегій для забезпечення балансу навантаження на умовивод, насамперед завдяки стратегії, що не містить вдосконалень, та динамічних коригувань зміщення.
Стратегія допоміжної літератури
DeepSeek-V3 вводить підхід, що не містить втрату, до врівноваження навантаження, що мінімізує деградацію продуктивності, як правило, пов'язане з традиційними методами балансування навантаження. Ця стратегія дозволяє моделі підтримувати високу точність, розподіляючи обчислювальні навантаження рівномірно через свої компоненти. Уникаючи допоміжних втрат, DeepSeek-V3 може зосередитись на оптимізації продуктивності без негативних наслідків, які такі втрати можуть запровадити під час навчання та висновку [1] [2] [7].Динамічні коригування зміщення
Для досягнення ефективного балансування навантаження DeepSeek-V3 використовує динамічний механізм регулювання для умовних термінів, пов'язаних з кожним експертом у своїй архітектурі суміші-експертів (МО). Під час навчання модель контролює навантаження на кожного експерта і відповідно коригує ці терміни зміщення. Якщо експерт перевантажується, його зміщення зменшується, тоді як він збільшується для переопрацьованих експертів. Цей метод допомагає підтримувати збалансовану навантаження у всіх експертів, не порушуючи загальну продуктивність моделі [1] [7] [9].Багато-
Крім того, DeepSeek-V3 включає в себе багаторічну мету прогнозування (MTP), яка дозволяє моделі прогнозувати кілька жетонів одночасно. Це не тільки підвищує ефективність тренувань, але й сприяє кращому збалансуванню навантаження, оптимізуючи, як обробляються жетони під час висновку. Рамка MTP ущільнює навчальні сигнали та покращує здатність моделі ефективно керувати обчислювальними ресурсами [1] [3] [9].Резюме
Поєднуючи ці стратегії, підхід, що не містить втрати, динамічні коригування зміщення та багаторазові прогнозування DeepSeek-V3 ефективно врівноважує навантаження на виходи, забезпечуючи високу продуктивність та ефективність своїх операцій. Цей інноваційний дизайн відзначає значний прогрес у управлінні обчислювальними ресурсами в масштабних мовних моделях.Цитати:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://www.happiom.com/how-to-use-deepkeek-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-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-resoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimization-eficience-and-scale/