DeepSeek-V3のレイヤーあたりのルーティングエキスパートの数の増加は、モデルの容量と効率を高めることにより、パフォーマンスに大きな影響を与えます。詳細な内訳は次のとおりです。
###モデル容量の増加
DeepSeek-V3は、レイヤーあたりのルーティングエキスパートの数を以前のバージョンの160から256に増やすため、専門家間の専門性と多様性を高めることができます[1]。専門家の数のこの増加は、各専門家がタスクまたは知識ドメインのより具体的なサブセットに集中できることを意味し、潜在的に全体的なモデルパフォーマンスにつながる可能性があります。各トークンの上位8人の専門家のみをアクティブにするモデルの能力により、総パラメーターのほんの一部のみがいつでも関与しているため、計算リソースが効率的に利用されることが保証されます[4] [9]。
###ロードバランシングとルーティング効率
専門家の数を増やす際の課題の1つは、崩壊をルーティングするリスクです。そこでは、専門家のサブセットが過度に利用され、他の人がアイドル状態を維持することです。 DeepSeek-V3は、トレーニング中に動的に調整するバイアス用語を導入して、専門家の負荷バランスを確保することにより、この問題に対処します[2] [4]。これらのバイアス用語は、最終的な出力重みに影響を与えることなくルーティングの決定に影響を与え、モデルが特定の専門家の過負荷を防ぎながら、トークンの親和性に基づいて最適なルーティングを維持することを保証します。
###計算効率
ソフトルーティングとハードルーティングを組み合わせたハイブリッドルーティング戦略を使用すると、DeepSeek-V3が最小限の計算オーバーヘッドでモデリング容量を拡大することができます。トークンごとに上位8人の専門家のみをアクティブにすることにより、モデルは、すべてのパラメーターが常にアクティブである従来の密なモデルと比較して、かなりの計算効率を達成します[5] [9]。この効率は、メモリの使用を最小限に抑えながらトレーニング時間と推論時間の両方を短縮するため、DeepSeek-V3などの大規模なモデルでは重要です。
###専門化と知識の表現
DeepSeek-V3のアーキテクチャは、それぞれが特定の知識ドメインに集中できるようにすることにより、専門家の専門化を促進します。この専門化は、すべてのトークン[3] [4]に適用可能な共通の知識を捉える共有専門家の存在によって強化されます。共有とルーティングされた専門家の組み合わせにより、モデルが一般的な知識と専門知識の両方を効果的に処理できるようになり、多様なタスクのパフォーマンスが向上します。
###冗長性の回避
専門家の数を増やしてサイズを削減することにより、DeepSeek-V3はモデルの冗長性を減らします。各専門家は小さくなりますが、より多くは、パラメーターの総数を増やすことなく、各トークンの可能性のあるエキスパートの組み合わせを大幅に増やすことができます[3]。このアプローチにより、各専門家がユニークな情報を学習し、モデルの表現能力を最大化できます。
要約すると、DeepSeek-V3のルーティングされた専門家の数の増加は、専門化、効率、負荷分散を改善することでモデルのパフォーマンスを向上させ、冗長性と計算コストを削減します。これらの革新により、DeepSeek-V3は大規模な言語モデリングタスクのための強力なツールになります。
引用：
[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/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-proved-the-fransformer-architecture
[9] https://www.kisekilabs.com/blog-posts/why-deepseek-v3-matters-in-the-world-of-llms
[10] https://semianaliss.com/2025/01/31/deepseek-debates/