A csomópont-korlátozott útválasztás (NLR) a DeepSeek-V3-ban egy olyan stratégia, amelynek célja a kommunikáció fölött optimalizálása a nagyméretű szakemberek (MOE) modellképzés során. Ez a megközelítés olyan korábbi technikákra épül, mint a DeepSeek-V2-ben alkalmazott eszközökkel korlátozott útválasztás, de a csomópontok közötti kommunikációs költségek csökkentésére összpontosítva.
Az NLR kulcseleme
1. A csomópontok interakcióinak korlátozása: Az NLR -ben minden token legfeljebb $$ M $$ csomópontokra kerül, ahol a $$ M $$ általában kis számra van állítva, például 4 [7]. Ez a korlátozás biztosítja, hogy a tokenek ne kommunikáljanak túl sok csomóponttal a modellben, szignifikánsan csökkentve a keresztirányú szinkronizálást és a kommunikációt [2] [5].
2. Szakértői kiválasztás: A kiválasztási folyamat magában foglalja a legnépszerűbb $$ M $$ csomópontok azonosítását, amelyek olyan szakértőket tartalmaznak, akiknek a legmagasabb affinitási pontszáma van az adott token számára. Az utolsó $$ K_R $$ szakértőket ezután a kiválasztott csomópontok közül választják meg [3]. Ez a módszer biztosítja, hogy a kommunikáció fókuszált és hatékony legyen, minimalizálva a csomópontok közötti felesleges adatátvitelt.
3. Terheléselosztása: Míg az NLR maga nem foglalkozik közvetlenül a terhelés kiegyensúlyozásával, a DeepSeek-V3 integrálja más terheléselosztási stratégiákkal. Például az elfogultsági kifejezéseket használja a szakértői felhasználás dinamikus kiigazításához, biztosítva, hogy egyetlen szakértő sem túlterhelt, míg mások tétlen maradnak [1] [5]. Ez a megközelítés elősegíti a számítási hatékonyság fenntartását anélkül, hogy erősen támaszkodna a kiegészítő veszteségekre, amelyek veszélyeztethetik a modell teljesítményét.
Az NLR előnyei
- Csökkent kommunikációs költségek: Az egyes tokenek számának korlátozásával, amelyekkel kommunikálhat, az NLR jelentősen csökkenti az adatmennyiséget, amelyet a csomópontok között át kell adni. A kommunikációs feletti csökkenés gyorsabb edzési és következtetési időket eredményez [2] [5].
-Javított méretezhetőség: Az NLR lehetővé teszi a DeepSeek-V3 hatékonyabb méretezését, mivel enyhíti a túlzott csomópontos kommunikáció által okozott szűk keresztmetszeteket. Ez a skálázhatóság elengedhetetlen a nagyszabású MOE modellek kezeléséhez és a hatalmas mennyiségű adatfeldolgozáshoz [3] [5].
- Fokozott számítási hatékonyság: Azáltal, hogy a tokenek korlátozott csomópontokon belül van feldolgozása, az NLR elősegíti a kiegyensúlyozott számítási terhelés fenntartását a rendszerben. Ez az egyensúly elengedhetetlen az erőforrások felhasználásának maximalizálásához és a teljesítmény szűk keresztmetszetek minimalizálásához [4].
Összefoglalva: a csomópont-korlátozott útválasztás a DeepSeek-V3-ban optimalizálja a kommunikáció feletti kommunikációt azáltal, hogy korlátozza a csomópontok számát, amelyekkel minden token kölcsönhatásba léphet, ezáltal csökkentve a keresztirányú kommunikációs költségeket és javítva a rendszer általános hatékonyságát. Ezt a megközelítést a dinamikus terheléselosztási stratégiák egészítik ki, hogy biztosítsák az optimális erőforrás -felhasználást a modellképzés és a következtetések során.
Idézetek:
[1] https://machinelearningatcale.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_oview.md.md.md
[5] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[6] https://natlawreview.com/article/deepseek-ais-security-woes-ponnications-hhat-you-need-now
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/articial-intelligence/how-implement-deepseek-locally