Solmun rajoitettu reititys (NLR) DeepSeek-V3: ssa on strategia, joka on suunniteltu optimoimaan viestinnän yläpuolella suuren mittakaavan seoksen kokeilun (MOE) mallikoulutuksen aikana. Tämä lähestymistapa perustuu aikaisempiin tekniikoihin, kuten Deepseek-V2: ssä käytettyjen laitteiden rajoitettujen reitityksen kanssa, mutta keskittyen vähentämään solmujen välisiä viestintäkustannuksia.
NLR: n avainkomponentit
1. Solmujen vuorovaikutusten rajoittaminen: NLR: ssä jokainen merkki lähetetään korkeintaan $$ m $$ -solmuihin, joissa $$ m $$ asetetaan yleensä pieneen määrään, kuten 4 [7]. Tämä rajoitus varmistaa, että rahakkeet eivät kommunikoi liiallisen määrän solmujen kanssa mallin kautta, vähentäen merkittävästi ristikasteun synkronointia ja viestinnän yläpuolella [2] [5].
2. Asiantuntijavalinta: Valintaprosessi sisältää ylimmät $$ m $$ -olmut, jotka sisältävät asiantuntijoita, joilla on korkeimmat affiniteettipisteet tietylle tunnukselle. Lopullinen $$ K_R $$ -asiantuntijat valitaan sitten näistä valituista solmuista [3]. Tämä menetelmä varmistaa, että viestintä on keskittynyt ja tehokas, minimoivat tarpeettoman tiedonsiirron solmujen välillä.
3. Kuorman tasapainotus: Vaikka NLR itsessään ei osoita suoraan kuorman tasapainottamista, Deepseek-V3 integroi sen muihin kuorman tasapainotusstrategioihin. Esimerkiksi se käyttää puolueellisuustermejä asiantuntijoiden käytön dynaamiseen säätämiseen varmistaen, että mikään asiantuntija ei ylikuormitettu, kun taas toiset pysyvät tyhjäkäynnillä [1] [5]. Tämä lähestymistapa auttaa ylläpitämään laskennallista tehokkuutta luottamatta voimakkaasti ylimääräisiin häviöihin, jotka saattavat vaarantaa mallin suorituskyvyn.
NLR: n edut
- Vähentynyt viestinnän yleiskustannus: Rajoittamalla solmujen lukumäärää, jokainen merkki voi kommunikoida, NLR vähentää merkittävästi solmujen välillä siirrettävien tietojen määrää. Tämä viestinnän yleiskustannusten vähentäminen johtaa nopeampaan koulutukseen ja päätelmäaikoihin [2] [5].
-Parannettu skaalautuvuus: NLR antaa Deepseek-V3: n skaalata tehokkaammin, koska se lieventää liiallisen solmujen välisen viestinnän aiheuttamia pullonkauloja. Tämä skaalautuvuus on ratkaisevan tärkeä suurten MOE-mallien käsittelemiseksi ja valtavien tietomäärien käsittelemiseksi [3] [5].
- Parannettu laskennallinen tehokkuus: Varmistamalla, että rahakkeet käsitellään rajoitetussa solmusarjassa, NLR auttaa ylläpitämään tasapainoista laskentakuormaa järjestelmän yli. Tämä tasapaino on välttämätön resurssien käytön maksimoimiseksi ja suorituskyvyn pullonkaulojen minimoimiseksi [4].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-V3: n solmua rajoitettu reititys optimoi viestinnän yleiskustannuksen rajoittamalla solmujen lukumäärää, joiden kanssa jokaisen tunnus voi olla vuorovaikutuksessa, vähentäen siten solmujen välisten viestintäkustannuksia ja parantamalla järjestelmän kokonaistehokkuutta. Tätä lähestymistapaa täydentävät dynaamiset kuorman tasapainotusstrategiat optimaalisen resurssien hyödyntämisen varmistamiseksi mallikoulutuksen ja päätelmien aikana.
Viittaukset:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://martinfowler.com/articles/deeptseek-pappers.html
.
.
.
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deeKek