DeepSeek-V3 sử dụng một số chiến lược sáng tạo để đảm bảo cân bằng tải suy luận, chủ yếu thông qua chiến lược không mất phụ trợ và điều chỉnh sai lệch động.
Chiến lược không mất phụ trợ
Deepseek-V3 giới thiệu một cách tiếp cận không mất phụ trợ để cân bằng tải, giúp giảm thiểu sự suy giảm hiệu suất thường liên quan đến các phương pháp cân bằng tải truyền thống. Chiến lược này cho phép mô hình duy trì độ chính xác cao trong khi phân phối tải trọng tính toán đều trên các thành phần của nó. Bằng cách tránh tổn thất phụ trợ, DeepSeek-V3 có thể tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất mà không có tác động tiêu cực mà các tổn thất đó có thể gây ra trong quá trình đào tạo và suy luận [1] [2] [7].Điều chỉnh độ lệch động
Để đạt được sự cân bằng tải hiệu quả, DeepSeek-V3 sử dụng cơ chế điều chỉnh động cho các thuật ngữ thiên vị liên quan đến từng chuyên gia trong kiến trúc hỗn hợp (MOE) của nó. Trong quá trình đào tạo, mô hình giám sát tải trọng cho từng chuyên gia và điều chỉnh các thuật ngữ thiên vị này cho phù hợp. Nếu một chuyên gia bị quá tải, sự thiên vị của nó sẽ giảm, trong khi nó được tăng lên cho các chuyên gia bị tải xuống. Phương pháp này giúp duy trì khối lượng công việc cân bằng trên tất cả các chuyên gia mà không ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình tổng thể [1] [7] [9].Dự đoán đa điểm (MTP)
Ngoài ra, DeepSeek-V3 kết hợp mục tiêu dự đoán đa điểm (MTP), cho phép mô hình dự đoán đồng thời nhiều mã thông báo. Điều này không chỉ tăng cường hiệu quả của đào tạo mà còn góp phần cân bằng tải tốt hơn bằng cách tối ưu hóa cách xử lý mã thông báo trong quá trình suy luận. Khung MTP mật độ tín hiệu đào tạo và cải thiện khả năng quản lý tài nguyên tính toán của mô hình một cách hiệu quả [1] [3] [9].Bản tóm tắt
Bằng cách kết hợp các chiến lược này, một cách tiếp cận không mất phụ trợ, các điều chỉnh thiên vị động và dự đoán đa điểm Deepseek-V3 cân bằng hiệu quả tải trọng suy luận trong khi đảm bảo hiệu suất và hiệu quả cao trong các hoạt động của nó. Thiết kế sáng tạo này đánh dấu một tiến bộ đáng kể trong việc quản lý các tài nguyên tính toán trong các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.Trích dẫn:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https:
[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-reasoning-20-ramachandran-xakme
.