Routing s obmedzeným uzlom (NLR) v DeepSEEK-V3 je stratégia určená na optimalizáciu režijných nákladov na komunikáciu počas modelového tréningu zmesi expertov (MOE). Tento prístup stavia na predchádzajúcich technikách, ako je smerovanie obmedzené na zariadenie používané v DeepSEEK-V2, ale so zameraním na znižovanie nákladov na komunikáciu medzi uzlami.
Kľúčové komponenty NLR
1. Obmedzujúce interakcie uzlov: V NLR sa každý token odosiela najviac $$ M $$ uzly, kde je $$ M $$ zvyčajne nastavený na malé číslo, napríklad 4 [7]. Toto obmedzenie zaisťuje, že tokeny nekomunikujú s nadmerným počtom uzlov v celom modeli, čím sa významne znižuje synchronizácia krížových uzlov a režijné náklady na komunikáciu [2] [5].
2. Výber expertov: Výberový proces zahŕňa identifikáciu najlepších uzlov $$ M $$, ktoré obsahujú odborníkov s najvyšším skóre afinity pre daný token. Z týchto vybraných uzlov sa potom vyberú konečné $$ K_R $$. Táto metóda zaisťuje, že komunikácia je zameraná a efektívna a minimalizuje zbytočný prenos údajov medzi uzlami.
3. Vyvažovanie záťaže: Zatiaľ čo samotný NLR sa priamo nezaoberá vyrovnávaním záťaže, Deepseek-V3 ho integruje s inými stratégiami vyrovnávania záťaže. Napríklad používa výrazy zaujatosti na dynamické prispôsobenie využívania odborníkov a zabezpečuje, aby sa žiadny odborník preťažil, zatiaľ čo ostatní zostávajú nečinné [1] [5]. Tento prístup pomáha udržiavať výpočtovú efektívnosť bez toho, aby sa spoliehal na pomocné straty, ktoré by mohli ohroziť výkon modelu.
Výhody NLR
- Znížená komunikačná režijná režijnosť: Tým, že obmedzením počtu uzlov môže každý token komunikovať, NLR výrazne znižuje množstvo údajov, ktoré je potrebné preniesť medzi uzly. Toto zníženie režijných nákladov na komunikáciu vedie k rýchlejšiemu tréningu a odvodeniu [2] [5].
-Vylepšená škálovateľnosť: NLR umožňuje efektívnejšie škálovanie Deepseek-V3, pretože zmierňuje prekážky spôsobené nadmernou komunikáciou medzi uzlami. Táto škálovateľnosť je rozhodujúca pre riešenie rozsiahlych modelov MOE a spracovanie obrovského množstva údajov [3] [5].
- Vylepšená výpočtová efektívnosť: Zabezpečením spracovania tokenov v obmedzenej sade uzlov pomáha NLR udržiavať vyvážené výpočtové zaťaženie v systéme. Táto rovnováha je nevyhnutná na maximalizáciu využitia zdrojov a minimalizáciu prekážok výkonu [4].
Stručne povedané, smerovanie s obmedzeným uzlom v DeepSEEK-V3 optimalizuje režijné náklady na komunikáciu obmedzením počtu uzlov, s ktorým môže každý token interagovať, čím sa zníži náklady na medzis uzla a zlepšuje celkovú efektívnosť systému. Tento prístup je doplnený dynamickým stratégiám vyrovnávania záťaže, aby sa zabezpečilo optimálne využitie zdrojov počas modelového tréningu a inferencie.
Citácie:
[1] https://machinearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
Https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index/blob/main/202502Opensourceweek/day_6_one_more_thing_deepseekv3r1_inference_system_overview.md
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[6] https://natlawreview.com/article/deepseek-ais-security-woes-imsonations-what-you--uou-eed-note
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek locally