Usmerjenost z omejenim vozliščem (NLR) v Deepseek-V3 je strategija, ki je zasnovana za optimizacijo komunikacijskih stroškov med obsežnim modelnim usposabljanjem mešanic (MOE). Ta pristop temelji na prejšnjih tehnikah, kot je usmerjanje naprave, ki se omejuje v Deepseek-V2, vendar s poudarkom na zmanjševanju stroškov komunikacije med vozliščem.
Ključne komponente NLR
1. Omejevanje interakcij vozlišč: V NLR se vsak žeton pošlje na največ $$ M $$ vozlišč, kjer je $$ m $$ običajno nastavljen na majhno število, na primer 4 [7]. Ta omejitev zagotavlja, da žetoni ne komunicirajo s prekomernim številom vozlišč po modelu, kar znatno zmanjša sinhronizacijo med vozli in komunikacijo [2] [5].
2. Izbira strokovnjaka: Izbirni postopek vključuje prepoznavanje najboljših vozlišč $$ m $$, ki vsebujejo strokovnjake z najvišjimi ocenami afinitete za dani žeton. Končni strokovnjaki $$ K_R $$ so nato izbrani iz teh izbranih vozlišč [3]. Ta metoda zagotavlja, da je komunikacija usmerjena in učinkovita, kar zmanjšuje nepotreben prenos podatkov med vozlišči.
3. Uravnavanje obremenitve: Medtem ko NLR sam ne obravnava uravnoteženja obremenitve, ga Deepseek-V3 integrira z drugimi strategijami uravnoteženja obremenitve. Na primer, uporablja izraze pristranskosti za dinamično prilagajanje uporabe strokovnjaka in zagotavlja, da noben strokovnjak ne postane preobremenjen, medtem ko drugi ostanejo v prostem teku [1] [5]. Ta pristop pomaga ohranjati računsko učinkovitost, ne da bi se močno zanašali na pomožne izgube, ki bi lahko ogrozile uspešnost modela.
Prednosti NLR
- Zmanjšana komunikacija: z omejevanjem števila vozlišč, s katerimi lahko vsak žeton komunicira, NLR znatno zmanjša količino podatkov, ki jih je treba prenesti med vozlišča. To zmanjšanje komunikacijske stroške vodi do hitrejšega usposabljanja in časov sklepanja [2] [5].
-Izboljšana razširljivost: NLR omogoča učinkovitejše lestvico Deepseek-V3, saj ublaži ozka grla, ki jih povzroča prekomerna komunikacija med vozliščem. Ta razširljivost je ključnega pomena za ravnanje z obsežnimi MOE modeli in obdelavo ogromnih količin podatkov [3] [5].
- Izboljšana računska učinkovitost: z zagotavljanjem, da se žetoni obdelujejo v omejenem nizu vozlišč, NLR pomaga ohranjati uravnoteženo računsko obremenitev po sistemu. To ravnovesje je bistvenega pomena za maksimiranje uporabe virov in zmanjšanje ozkih grl [4].
Če povzamemo, usmerjanje, omejeno na vozlišču, v Deepseek-V3 optimizira komunikacijske režijske stroške z omejevanjem števila vozlišč, s katerimi lahko vsak žeton vpliva, s čimer zmanjša stroške komunikacije med vozliščem in izboljša splošno učinkovitost sistema. Ta pristop dopolnjuje dinamične strategije uravnoteženja obremenitve, da se zagotovi optimalna uporaba virov med modelnim usposabljanjem in sklepanjem.
Navedbe:
[1] https://machinelearnAtscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
[4] 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-imPersonacije-what-you-need-ve
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-reepseek---cocally