Det øgede antal dirigerede eksperter pr. Lag i Deepseek-V3 påvirker dens ydeevne væsentligt ved at forbedre modelkapaciteten og effektiviteten. Her er en detaljeret sammenbrud:
Øget modelkapacitet
DeepSeek-V3 øger antallet af rutede eksperter pr. Lag fra 160 i tidligere versioner til 256, hvilket muliggør større specialisering og mangfoldighed blandt eksperter [1]. Denne stigning i antallet af eksperter betyder, at hver ekspert kan fokusere på en mere specifik undergruppe af opgaver eller videndomæner, hvilket potentielt kan føre til bedre overordnet modelydelse. Modelens evne til kun at aktivere de 8 bedste eksperter for hver token sikrer, at beregningsressourcer effektivt bruges, da kun en brøkdel af de samlede parametre er involveret på et givet tidspunkt [4] [9].
Load Balancing and Routing Efficiency
En af udfordringerne med at øge antallet af eksperter er risikoen for at dirigere sammenbrud, hvor en undergruppe af eksperter bliver alt for udnyttet, mens andre forbliver inaktiv. DeepSeek-V3 adresserer dette problem ved at indføre bias-udtryk, der dynamisk justeres under træning for at sikre belastningsbalance på tværs af eksperter [2] [4]. Disse bias -udtryk påvirker routingbeslutninger uden at påvirke de endelige outputvægte, hvilket sikrer, at modellen opretholder optimal routing baseret på token -affinitet, mens overbelastning af visse eksperter forhindrer overbelastning af visse eksperter.
Beregningseffektivitet
Brugen af en hybrid routingstrategi, der kombinerer blød og hård routing, giver DeepSeek-V3 mulighed for at opskalere modelleringskapacitet med minimal beregningsmæssig overhead. Ved kun at aktivere de 8 bedste eksperter for hvert token opnår modellen signifikant beregningseffektivitet sammenlignet med traditionelle tætte modeller, hvor alle parametre altid er aktive [5] [9]. Denne effektivitet er afgørende for store modeller som DeepSeek-V3, da det reducerer både trænings- og inferenstider, mens den minimerer hukommelsesforbruget.
Specialisering og videnrepræsentation
Deepseek-V3s arkitektur fremmer specialisering blandt eksperter ved at lade hver enkelt fokusere på specifikke videndomæner. Denne specialisering forbedres af tilstedeværelsen af delte eksperter, der fanger almindelig viden, der er anvendelig på tværs af alle tokens [3] [4]. Kombinationen af delte og dirigerede eksperter sikrer, at modellen kan håndtere både generel og specialiseret viden effektivt, hvilket fører til forbedret ydelse på forskellige opgaver.
Undgåelse af redundans
Ved at øge antallet af eksperter og reducere deres størrelse reducerer DeepSeek-V3 redundans i modellen. Hver ekspert er mindre, men mere talrige, hvilket muliggør en enorm stigning i mulige ekspertkombinationer for hvert token uden at øge det samlede antal parametre [3]. Denne tilgang sikrer, at hver ekspert lærer unik information og maksimerer modellens repræsentative kapacitet.
Sammenfattende forbedrer det øgede antal routede eksperter i DeepSeek-V3 modelpræstation ved at forbedre specialisering, effektivitet og belastningsbalancering, samtidig med at de reducerer redundans og beregningsomkostninger. Disse innovationer gør DeepSeek-V3 til et kraftfuldt værktøj til storstilet sprogmodelleringsopgaver.
Citater:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-arkitecture
[2] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
)
[4] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-deepseek-v3
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375456
[7] https://mccormickml.com/2025/02/12/the-inner-workings-of-deep-seek-v3/
[8] https://epoch.ai/gradient-updates/how-has-deepseek-forbedret-transformer-architecture
[9] https://www.kisekilabs.com/blog-posts/why-deepseek-v3-matters-in-the-world-of-llms
[10] https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/