L'augmentation du nombre d'experts routés par couche dans Deepseek-V3 a un impact significatif sur ses performances en améliorant la capacité et l'efficacité du modèle. Voici une ventilation détaillée:
Capacité du modèle accru
Deepseek-V3 augmente le nombre d'experts routés par couche de 160 dans les versions précédentes à 256, ce qui permet une plus grande spécialisation et diversité parmi les experts [1]. Cette augmentation du nombre d'experts signifie que chaque expert peut se concentrer sur un sous-ensemble plus spécifique de tâches ou de domaines de connaissances, conduisant potentiellement à une meilleure performance globale du modèle. La capacité du modèle à activer uniquement les 8 principaux experts pour chaque jeton garantit que les ressources de calcul sont utilisées efficacement, car seule une fraction des paramètres totaux est engagée à tout moment [4] [9].
Efficacité d'équilibrage et de routage de charge
L'un des défis de l'augmentation du nombre d'experts est le risque d'effondrement de routage, où un sous-ensemble d'experts devient trop utilisé tandis que d'autres restent inactifs. Deepseek-V3 aborde ce problème en introduisant des termes de biais qui s'ajustent dynamiquement pendant la formation pour garantir l'équilibre de la charge entre les experts [2] [4]. Ces termes de biais influencent les décisions de routage sans affecter les poids de sortie finaux, garantissant que le modèle maintient un routage optimal en fonction de l'affinité des jetons tout en empêchant la surcharge de certains experts.
Efficacité de calcul
L'utilisation d'une stratégie de routage hybride, combinant un routage doux et dur, permet à Deepseek-V3 d'évoluer la capacité de modélisation avec un minimum de frais de calcul. En activant uniquement les 8 meilleurs experts pour chaque jeton, le modèle atteint une efficacité de calcul significative par rapport aux modèles denses traditionnels, où tous les paramètres sont toujours actifs [5] [9]. Cette efficacité est cruciale pour les modèles à grande échelle comme Deepseek-V3, car il réduit à la fois les temps d'entraînement et d'inférence tout en minimisant l'utilisation de la mémoire.
Spécialisation et représentation des connaissances
L'architecture de Deepseek-V3 favorise la spécialisation parmi les experts en permettant à chacun de se concentrer sur des domaines de connaissances spécifiques. Cette spécialisation est renforcée par la présence d'experts partagés, qui capturent les connaissances communes applicables sur tous les jetons [3] [4]. La combinaison d'experts partagés et acheminés garantit que le modèle peut gérer efficacement les connaissances générales et spécialisées, ce qui entraîne une amélioration des performances sur diverses tâches.
Évitement de la redondance
En augmentant le nombre d'experts et en réduisant leur taille, Deepseek-V3 réduit la redondance dans le modèle. Chaque expert est plus petit mais plus nombreux, permettant une grande augmentation des combinaisons d'experts possibles pour chaque jeton sans augmenter le nombre total de paramètres [3]. Cette approche garantit que chaque expert apprend des informations uniques, maximisant la capacité de représentation du modèle.
En résumé, l'augmentation du nombre d'experts en route dans Deepseek-V3 améliore les performances du modèle en améliorant la spécialisation, l'efficacité et l'équilibrage de la charge, tout en réduisant les coûts de redondance et de calcul. Ces innovations font de Deepseek-V3 un outil puissant pour les tâches de modélisation des langues à grande échelle.
Citations:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[2] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[3] https://www.chrishayduk.com/p/Understanding-deepseek-part-i-deepseekmoe
[4] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/udgetantspanding-deepseek-v3
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375456
[7] https://mccormickml.com/2025/02/12/the-inner-workings-of-ep-seek-v3/
[8] https://epoch.ai/gradient-updates/how-has-deepseek-improved-the-transformateur-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/