L'aumento del numero di esperti rotti per strato in DeepSeek-V3 influisce significativamente sulle sue prestazioni migliorando la capacità del modello e l'efficienza. Ecco una rottura dettagliata:
Aumento della capacità del modello
DeepSeek-V3 aumenta il numero di esperti rotti per strato da 160 nelle versioni precedenti a 256, il che consente una maggiore specializzazione e diversità tra gli esperti [1]. Questo aumento del numero di esperti significa che ogni esperto può concentrarsi su un sottoinsieme più specifico di compiti o domini di conoscenza, portando potenzialmente a migliori prestazioni complessive del modello. La capacità del modello di attivare solo i primi 8 esperti per ciascun token assicura che le risorse computazionali siano utilizzate in modo efficiente, poiché solo una frazione dei parametri totali sia coinvolta in qualsiasi momento [4] [9].
Efficienza di bilanciamento e routing del carico
Una delle sfide con l'aumento del numero di esperti è il rischio di instradamento del collasso, in cui un sottoinsieme di esperti viene utilizzato eccessivamente mentre altri rimangono inattivi. DeepSeek-V3 affronta questo problema introducendo termini di distorsione che si regolano dinamicamente durante la formazione per garantire l'equilibrio del carico tra gli esperti [2] [4]. Questi termini di distorsione influenzano le decisioni di routing senza influire sui pesi finali in uscita, garantendo che il modello mantenga un routing ottimale basato sull'affinità dei token, prevenendo al contempo il sovraccarico di alcuni esperti.
Efficienza computazionale
L'uso di una strategia di routing ibrida, combinando routing morbido e duro, consente a DeepEek-V3 di aumentare la capacità di modellazione con un sovraccarico computazionale minimo. Attivando solo i primi 8 esperti per ciascun token, il modello raggiunge una significativa efficienza computazionale rispetto ai modelli densi tradizionali, in cui tutti i parametri sono sempre attivi [5] [9]. Questa efficienza è cruciale per modelli su larga scala come DeepSeek-V3, poiché riduce i tempi di allenamento e di inferenza minimizzando l'utilizzo della memoria.
Specializzazione e rappresentazione della conoscenza
L'architettura di Deepseek-V3 promuove la specializzazione tra gli esperti consentendo a ciascuno di concentrarsi su specifici settori della conoscenza. Questa specializzazione è migliorata dalla presenza di esperti condivisi, che catturano conoscenze comuni applicabili in tutti i token [3] [4]. La combinazione di esperti condivisi e instradati garantisce che il modello sia in grado di gestire efficacemente le conoscenze generali e specializzate, portando a migliori prestazioni su compiti diversi.
Evitamento della ridondanza
Aumentando il numero di esperti e riducendo le loro dimensioni, DeepSeek-V3 riduce la ridondanza nel modello. Ogni esperto è più piccolo ma più numeroso, consentendo un grande aumento delle possibili combinazioni di esperti per ciascun token senza aumentare il numero totale di parametri [3]. Questo approccio garantisce che ogni esperto apprenda informazioni uniche, massimizzando la capacità rappresentativa del modello.
In sintesi, l'aumento del numero di esperti in rotta in DeepSeek-V3 migliora le prestazioni del modello migliorando la specializzazione, l'efficienza e il bilanciamento del carico, riducendo anche la ridondanza e i costi computazionali. Queste innovazioni rendono DeepSeek-V3 uno strumento potente per le attività di modellazione di lingue su larga scala.
Citazioni:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[2] https://machinelearningatascale.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/understanding-deepseek-v3
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375456
[7] https://mccormickml.com/2025/02/12/the-inner-works-of-deep-seek-v3/
[8] https://epoch.ai/gradient-updates/how-has-deepseek-improved-the-ransformer-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/