تعد التوجيه المحدودة العقدة (NLR) في Deepseek-V3 استراتيجية مصممة لتحسين النفقات العامة للاتصال خلال التدريب على نموذج الخبرة على نطاق واسع (MOE). يعتمد هذا النهج على تقنيات سابقة مثل التوجيه المحدودة للأجهزة المستخدمة في DeepSeek-V2 ، ولكن مع التركيز على تقليل تكاليف الاتصال بين العدوى.
مكونات المفاتيح من NLR
1. تقييد تفاعلات العقدة: في NLR ، يتم إرسال كل رمز إلى العقد على معظم $ $ M $$ ، حيث يتم تعيين $$ m $$ عادة على رقم صغير ، مثل 4 [7]. يضمن هذا التقييد ألا يتواصل الرموز مع عدد مفرط من العقد عبر النموذج ، مما يقلل بشكل كبير من مزامنة العقدة المتقاطعة والنفقات العامة للاتصال [2] [5].
2. اختيار الخبراء: تتضمن عملية الاختيار تحديد العقد الأولى $$ m $$ التي تحتوي على خبراء لديهم أعلى درجات التقارب لرمز معين. ثم يتم اختيار خبراء $ $ $ k_r $$ من هذه العقد المحددة [3]. تضمن هذه الطريقة أن الاتصال يركز وفعالًا ، مما يقلل من نقل البيانات غير الضروري بين العقد.
3. موازنة التحميل: في حين أن NLR نفسها لا تتناول بشكل مباشر موازنة التحميل ، فإن Deepseek-V3 يدمجه مع استراتيجيات موازنة التحميل الأخرى. على سبيل المثال ، يستخدم شروط التحيز لضبط استخدام الخبراء ديناميكيًا ، مع التأكد من عدم وجود أي خبير بشكل زائد بينما يظل الآخرون في وضع الخمول [1] [5]. يساعد هذا النهج في الحفاظ على الكفاءة الحسابية دون الاعتماد بشكل كبير على الخسائر الإضافية التي قد تؤدي إلى المساومة على أداء النموذج.
فوائد NLR
- انخفاض النفقات العامة للاتصال: عن طريق الحد من عدد العقد يمكن لكل رمز التواصل معها ، يقلل NLR بشكل كبير من كمية البيانات التي تحتاج إلى نقل بين العقد. يؤدي هذا الانخفاض في النفقات العامة للاتصال إلى تدريب أسرع واستنتاج أوقات الاستدلال [2] [5].
-قابلية التوسع المحسّنة: يسمح NLR Deepseek-V3 بتوسيع نطاق أكثر كفاءة ، لأنه يخفف من الاختناقات الناجمة عن التواصل المفرط بين العقدة. تعتبر هذه التوسع أمرًا بالغ الأهمية للتعامل مع نماذج MOE على نطاق واسع ومعالجة كميات هائلة من البيانات [3] [5].
- الكفاءة الحسابية المحسنة: من خلال التأكد من معالجة الرموز في مجموعة محدودة من العقد ، تساعد NLR في الحفاظ على حمولة حسابية متوازنة عبر النظام. هذا التوازن ضروري لزيادة استخدام الموارد وتقليل اختناقات الأداء [4].
باختصار ، يؤدي التوجيه المحدودة في العقدة في Deepseek-V3 إلى تحسين النفقات العامة للاتصالات عن طريق تقييد عدد العقد التي يمكن أن يتفاعلها كل رمز ، وبالتالي تقليل تكاليف الاتصال عبر العقدة وتحسين كفاءة النظام الإجمالية. يستكمل هذا النهج استراتيجيات موازنة التحميل الديناميكية لضمان استخدام الموارد المثلى أثناء التدريب النموذجي والاستدلال.
الاستشهادات:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepeek-v3-model
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://martinfowler.com/articles/deepeek-papers.html
[4] https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index/blob/main/202502opensourceWeek/day_6_one_more_deepseekv3r1_inference_system_overview.md
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[6] https://natlawreview.com/article/deepseek-ais-security-woes-empersonations-hat-you-need-know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally