O aumento do número de especialistas roteados por camada no Deepseek-V3 afeta significativamente seu desempenho, aumentando a capacidade e a eficiência do modelo. Aqui está um colapso detalhado:
aumento da capacidade do modelo
Deepseek-V3 aumenta o número de especialistas roteados por camada de 160 nas versões anteriores para 256, o que permite maior especialização e diversidade entre especialistas [1]. Esse aumento no número de especialistas significa que cada especialista pode se concentrar em um subconjunto mais específico de tarefas ou domínios de conhecimento, potencialmente levando a um melhor desempenho geral do modelo. A capacidade do modelo de ativar apenas os 8 principais especialistas para cada token garante que os recursos computacionais sejam utilizados com eficiência, pois apenas uma fração dos parâmetros totais está envolvida a qualquer momento [4] [9].
Balanceamento de carga e eficiência de roteamento
Um dos desafios com o aumento do número de especialistas é o risco de rotear o colapso, onde um subconjunto de especialistas se torna excessivamente utilizado enquanto outros permanecem ociosos. Deepseek-V3 aborda esse problema, introduzindo termos de viés que se ajustam dinamicamente durante o treinamento para garantir o saldo de carga entre os especialistas [2] [4]. Esses termos de viés influenciam as decisões de roteamento sem afetar os pesos finais da saída, garantindo que o modelo mantenha o roteamento ideal com base na afinidade do token, evitando a sobrecarga de certos especialistas.
eficiência computacional
O uso de uma estratégia de roteamento híbrido, combinando roteamento suave e duro, permite que o Deepseek-V3 aumente a capacidade de modelagem com uma sobrecarga computacional mínima. Ao ativar apenas os 8 principais especialistas para cada token, o modelo atinge uma eficiência computacional significativa em comparação com os modelos densos tradicionais, onde todos os parâmetros estão sempre ativos [5] [9]. Essa eficiência é crucial para modelos em larga escala como o Deepseek-V3, pois reduz os tempos de treinamento e inferência, minimizando o uso da memória.
Especialização e representação de conhecimento
A arquitetura da Deepseek-V3 promove a especialização entre os especialistas, permitindo que cada um se concentre em domínios de conhecimento específicos. Essa especialização é aprimorada pela presença de especialistas compartilhados, que capturam o conhecimento comum aplicável em todos os tokens [3] [4]. A combinação de especialistas compartilhados e roteados garante que o modelo possa lidar com o conhecimento geral e especializado de maneira eficaz, levando a um melhor desempenho em diversas tarefas.
evitação de redundância
Ao aumentar o número de especialistas e reduzir seu tamanho, o Deepseek-V3 reduz a redundância no modelo. Cada especialista é menor, mas mais numeroso, permitindo um grande aumento nas possíveis combinações de especialistas para cada token sem aumentar o número total de parâmetros [3]. Essa abordagem garante que cada especialista aprenda informações exclusivas, maximizando a capacidade representacional do modelo.
Em resumo, o aumento do número de especialistas roteados no Deepseek-V3 aprimora o desempenho do modelo, melhorando a especialização, a eficiência e o balanceamento de carga, além de reduzir a redundância e os custos computacionais. Essas inovações tornam o DeepSeek-V3 uma ferramenta poderosa para tarefas de modelagem de idiomas em larga escala.
Citações:
[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-ofdeep-seek-v3/
[8] https://epoch.ai/gradient updates/how-has-deepseek-improted-tha-transformer-tharchitecture
[9] https://www.kisekilabs.com/blog-possts/why-deepseek-v3-matters-in-the-world-of-llms
[10] https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/