DeepSeek-V3에서 레이어 당 라우팅 전문가 수 증가는 모델 용량과 효율성을 향상시켜 성능에 큰 영향을 미칩니다. 자세한 분석은 다음과 같습니다.
모델 용량 증가
DeepSeek-V3은 계층 당 라우팅 전문가의 수를 이전 버전의 160에서 256으로 증가시켜 전문가들 사이의 전문화와 다양성을 더 많이 늘릴 수 있습니다 [1]. 이러한 전문가 수가 증가한다는 것은 각 전문가가보다 구체적인 작업 또는 지식 영역에 집중할 수 있음을 의미하며 잠재적으로 전반적인 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 각 토큰에 대해 상위 8 명의 전문가 만 활성화하는 모델의 능력은 총 매개 변수의 일부만이 주어진 시간에 관여하기 때문에 계산 자원이 효율적으로 활용되도록합니다 [4] [9].
###로드 밸런싱 및 라우팅 효율성
전문가의 수를 늘리는 데 어려움을 겪는 과제 중 하나는 붕괴 라우팅의 위험으로, 전문가의 하위 집합이 지나치게 활용되는 반면 다른 사람들은 유휴 상태로 유지됩니다. DeepSeek-V3은 전문가 간의 부하 균형을 보장하기 위해 훈련 중에 동적으로 조정하는 편견 항을 도입 하여이 문제를 해결합니다 [2] [4]. 이러한 바이어스 용어는 최종 출력 가중치에 영향을 미치지 않고 라우팅 결정에 영향을 미치며, 모델이 특정 전문가의 과부하를 방지하면서 토큰 친화력을 기반으로 최적의 라우팅을 유지하도록합니다.
계산 효율성
소프트 및 하드 라우팅을 결합한 하이브리드 라우팅 전략을 사용하면 DeepSeek-V3이 최소한의 계산 오버 헤드로 모델링 용량을 확장 할 수 있습니다. 각 토큰에 대해 상위 8 명의 전문가 만 활성화 함으로써이 모델은 모든 매개 변수가 항상 활성화되는 전통적인 조밀 모델에 비해 상당한 계산 효율을 달성합니다 [5] [9]. 이 효율성은 DeepSeek-V3과 같은 대규모 모델의 경우 중요합니다. 메모리 사용량을 최소화하면서 훈련 및 추론 시간을 줄입니다.
전문화 및 지식 표현
DeepSeek-V3의 아키텍처는 각각의 특정 지식 영역에 집중할 수 있도록 전문가 간의 전문화를 촉진합니다. 이 전문화는 모든 토큰에 적용 가능한 공통 지식을 포착하는 공유 전문가의 존재에 의해 향상됩니다 [3] [4]. 공유 및 라우팅 전문가의 조합은 모델이 일반 및 전문 지식을 효과적으로 처리 할 수 있도록하여 다양한 작업에 대한 성능을 향상시킵니다.
중복성 회피
전문가의 수를 늘리고 크기를 줄임으로써 DeepSeek-V3은 모델의 중복성을 줄입니다. 각 전문가는 작지만 더 많아서 총 매개 변수 수를 늘리지 않고 각 토큰에 대한 가능한 전문가 조합이 크게 증가 할 수 있습니다 [3]. 이 접근법은 각 전문가가 고유 한 정보를 배우고 모델의 표현 용량을 극대화하도록합니다.
요약하면, DeepSeek-V3에서 라우팅 된 전문가의 수가 증가하면 전문화, 효율성 및로드 밸런싱을 개선하여 중복성 및 계산 비용을 줄임으로써 모델 성능을 향상시킵니다. 이러한 혁신은 DeepSeek-V3가 대규모 언어 모델링 작업을위한 강력한 도구입니다.
인용 :
[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/te-inner-workings of-deep-seek-v3/
[8] https://epoch.ai/gradient-updates/how-has-deepseek-mproved-the-transformer-architecture
[9] https://www.kisekilabs.com/blog-posts/why-deepseek-v3-matters-intheworld-of-llms
[10] https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/