Sõlmede piiratud marsruutimine (NLR) Deepseek-V3-s on strateegia, mille eesmärk on optimeerida kommunikatsiooni üldkulude optimeerimist suuremahulise segu segu (MOE) mudelitreeningutel. See lähenemisviis tugineb varasematele tehnikatele, nagu Deepseek-V2-s kasutatav seadme piiratud marsruutimine, kuid keskendudes sõlmedevahelise suhtluskulude vähendamisele.
NLR võtmekomponendid
1. Sõlmede interaktsioonide piiramine: NLR -is saadetakse iga märk maksimaalselt $ $ M $$ sõlmedesse, kus $$ M $$ on tavaliselt seatud väikesele arvule, näiteks 4 [7]. See piirangu tagab, et žetoonid ei suhtle mudelil liigse arvu sõlmedega, vähendades märkimisväärselt ristsõlme sünkroonimist ja kommunikatsiooni üldkulusid [2] [5].
2. Ekspertide valik: valikuprotsess hõlmab parimate $ $ M $$ sõlmede väljaselgitamist, mis sisaldavad eksperte, kellel on antud märgi kõrgeimad afiinsusskoorid. Seejärel valitakse nende valitud sõlmede hulgast lõplikud $$ k_r $$ eksperdid [3]. See meetod tagab, et kommunikatsioon on fokuseeritud ja tõhus, minimeerides sõlmede vahelist tarbetut andmeedastust.
3. Koormuse tasakaalustamine: kuigi NLR ise ei käsitle otseselt koormuse tasakaalustamist, integreerib Deepseek-V3 selle teiste koormuse tasakaalustamisstrateegiatega. Näiteks kasutab see ekspertide kasutamise dünaamiliseks kohandamiseks eelarvamusi, tagades, et ükski ekspert koormatakse üle, teised aga jõude [1] [5]. See lähenemisviis aitab säilitada arvutuslikku tõhusust, lootmata suuresti lisakaotustele, mis võivad mudeli jõudlust kahjustada.
NLR -i eelised
- Vähendatud suhtlus üldkulud: piirates sõlmede arvu, millega iga sümboolne saab suhelda, vähendab NLR märkimisväärselt andmete hulka, mida tuleb sõlmede vahel üle kanda. See kommunikatsiooni üldkulude vähenemine viib kiirema väljaõppe ja järelduste ajani [2] [5].
-Täiustatud mastaapsus: NLR võimaldab DeepSEEK-V3-l tõhusamalt skaleerida, kuna see leevendab kitsaskohti, mis on põhjustatud liigsest sõlmedevahelisest suhtlusest. See mastaapsus on ülioluline suuremahuliste MOE mudelite käitlemisel ja tohutult palju andmeid [3] [5].
- Täiustatud arvutuslikku efektiivsust: tagades, et žetoone töödeldakse piiratud sõlmede komplektis, aitab NLR säilitada tasakaalustatud arvutuslik koormus kogu süsteemis. See tasakaal on hädavajalik ressursside kasutamise maksimeerimiseks ja jõudluse kitsaskohtade minimeerimiseks [4].
Kokkuvõtlikult võib öelda, et sõlmede piiratud marsruutimine DeepSEEK-V3-s optimeerib kommunikatsiooni üldkulusid, piirates sõlmede arvu, millega iga sümboolne saab suhelda, vähendades seeläbi sõlmedevahelisi suhtluskulusid ja parandades süsteemi üldist tõhusust. Seda lähenemisviisi täiendavad dünaamilised koormuse tasakaalustamise strateegiad, et tagada ressursside optimaalne kasutamine mudeli koolituse ja järelduste ajal.
Tsitaadid:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
]
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
]
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
]