Node-Limited Routing (NLR) ใน Deepseek-V3 เป็นกลยุทธ์ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสารค่าใช้จ่ายในระหว่างการฝึกอบรมแบบจำลองการผสมผสานขนาดใหญ่ของ Experts (MOE) วิธีการนี้สร้างขึ้นจากเทคนิคก่อนหน้านี้เช่นการกำหนดเส้นทางที่ จำกัด อุปกรณ์ที่ใช้ใน DeepSeek-V2 แต่มุ่งเน้นไปที่การลดค่าใช้จ่ายในการสื่อสารระหว่างโหนด
ส่วนประกอบสำคัญของ NLR
1. การ จำกัด การโต้ตอบของโหนด: ใน NLR แต่ละโทเค็นจะถูกส่งไปที่โหนดมากที่สุด $$ M $$ โดยทั่วไปจะถูกตั้งค่าเป็นจำนวนน้อยเช่น 4 [7] ข้อ จำกัด นี้ทำให้มั่นใจได้ว่าโทเค็นไม่ได้สื่อสารกับจำนวนโหนดที่มากเกินไปในแบบจำลองลดการซิงโครไนซ์ข้ามโหนดและค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร [2] [5]
2. การเลือกผู้เชี่ยวชาญ: กระบวนการเลือกเกี่ยวข้องกับการระบุโหนด $$ M $$ อันดับต้น ๆ ที่มีผู้เชี่ยวชาญที่มีคะแนนความสัมพันธ์สูงสุดสำหรับโทเค็นที่ได้รับ ผู้เชี่ยวชาญ $$ K_R $$ สุดท้ายจะถูกเลือกจากโหนดที่เลือกเหล่านี้ [3] วิธีนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการสื่อสารนั้นมุ่งเน้นและมีประสิทธิภาพลดการถ่ายโอนข้อมูลที่ไม่จำเป็นระหว่างโหนด
3. การปรับสมดุลโหลด: ในขณะที่ NLR เองไม่ได้จัดการกับการปรับสมดุลโหลดโดยตรง Deepseek-V3 รวมเข้ากับกลยุทธ์การปรับสมดุลโหลดอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นมันใช้คำอคติเพื่อปรับการใช้งานผู้เชี่ยวชาญแบบไดนามิกเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีผู้เชี่ยวชาญมากเกินไปในขณะที่คนอื่นยังคงไม่ได้ใช้งาน [1] [5] วิธีการนี้ช่วยรักษาประสิทธิภาพการคำนวณโดยไม่ต้องพึ่งพาการสูญเสียเสริมซึ่งอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล
ประโยชน์ของ NLR
- ค่าใช้จ่ายในการสื่อสารที่ลดลง: โดยการ จำกัด จำนวนโหนดแต่ละโทเค็นสามารถสื่อสารด้วย NLR ลดจำนวนข้อมูลที่ต้องถ่ายโอนระหว่างโหนดอย่างมีนัยสำคัญ การลดลงของค่าใช้จ่ายในการสื่อสารนี้นำไปสู่การฝึกอบรมที่เร็วขึ้นและเวลาอนุมาน [2] [5]
-ความสามารถในการปรับขนาดที่ดีขึ้น: NLR ช่วยให้ Deepseek-V3 สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจากช่วยลดคอขวดที่เกิดจากการสื่อสารระหว่างโหนดมากเกินไป ความสามารถในการปรับขนาดนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการโมเดล MOE ขนาดใหญ่และการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล [3] [5]
- ประสิทธิภาพการคำนวณที่เพิ่มขึ้น: โดยการรับรองว่าโทเค็นจะถูกประมวลผลภายในชุดที่ จำกัด ของโหนด NLR ช่วยรักษาภาระการคำนวณที่สมดุลทั่วทั้งระบบ ความสมดุลนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรและลดประสิทธิภาพคอขวดของประสิทธิภาพให้น้อยที่สุด [4]
โดยสรุปการกำหนดเส้นทางที่ จำกัด ของโหนดใน Deepseek-V3 เพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสารค่าใช้จ่ายโดยการ จำกัด จำนวนโหนดแต่ละโทเค็นที่สามารถโต้ตอบได้ซึ่งจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการสื่อสารข้ามโหนดและปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโดยรวม วิธีการนี้ได้รับการเสริมด้วยกลยุทธ์การปรับสมดุลโหลดแบบไดนามิกเพื่อให้แน่ใจว่าการใช้ทรัพยากรที่ดีที่สุดในระหว่างการฝึกอบรมแบบจำลองและการอนุมาน
การอ้างอิง:
[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
[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-impersonations-what-you-need-know
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://builtin.com/artificial-intelligence/how-implement-deepseek-locally