Numărul crescut de experți rutați pe strat în Deepseek-V3 are un impact semnificativ asupra performanței sale prin îmbunătățirea capacității și eficienței modelului. Iată o defalcare detaliată:
Capacitatea modelului crescut
Deepseek-V3 crește numărul de experți rutați pe strat de la 160 în versiunile anterioare la 256, ceea ce permite o mai mare specializare și o diversitate în rândul experților [1]. Această creștere a numărului de experți înseamnă că fiecare expert se poate concentra pe un subset mai specific de sarcini sau domenii de cunoștințe, ceea ce poate duce la o performanță generală mai bună a modelului. Capacitatea modelului de a activa doar primii 8 experți pentru fiecare jeton asigură utilizarea eficientă a resurselor de calcul, deoarece doar o fracțiune din parametrii totali sunt implicați la un moment dat [4] [9].
Eficiența de echilibrare a sarcinii și de rutare
Una dintre provocările cu creșterea numărului de experți este riscul de a se prăbuși, unde un subset de experți devine utilizat excesiv în timp ce alții rămân inactivi. Deepseek-V3 abordează această problemă prin introducerea termenilor de prejudecăți care se ajustează dinamic în timpul antrenamentului pentru a asigura echilibrul de încărcare între experți [2] [4]. Acești termeni de prejudecăți influențează deciziile de rutare fără a afecta greutățile finale de ieșire, asigurându -se că modelul menține o rutare optimă bazată pe afinitatea jetonului, prevenind în același timp supraîncărcarea anumitor experți.
Eficiență de calcul
Utilizarea unei strategii de rutare hibridă, care combină rutarea moale și dură, permite Deepseek-V3 să crească capacitatea de modelare cu cheltuieli de calcul minime. Prin activarea numai primilor 8 experți pentru fiecare simbol, modelul obține o eficiență de calcul semnificativă în comparație cu modelele tradiționale dens, unde toți parametrii sunt întotdeauna activi [5] [9]. Această eficiență este crucială pentru modele la scară largă, cum ar fi Deepseek-V3, deoarece reduce atât timpii de antrenament, cât și timpii de inferență, reducând la minimum consumul de memorie.
Specializare și reprezentare a cunoștințelor
Arhitectura Deepseek-V3 promovează specializarea dintre experți, permițând fiecăruia să se concentreze pe domenii specifice de cunoștințe. Această specializare este îmbunătățită de prezența experților partajați, care surprind cunoștințe comune aplicabile pe toate jetoanele [3] [4]. Combinația de experți partajați și rutați asigură că modelul poate gestiona în mod eficient cunoștințele generale și specializate, ceea ce duce la o performanță îmbunătățită asupra diverselor sarcini.
Evitarea redundanței
Prin creșterea numărului de experți și reducerea dimensiunii acestora, Deepseek-V3 reduce redundanța în model. Fiecare expert este mai mic, dar mai numeros, permițând o creștere vastă a posibilelor combinații de experți pentru fiecare simbol, fără a crește numărul total de parametri [3]. Această abordare asigură că fiecare expert învață informații unice, maximizând capacitatea reprezentativă a modelului.
În rezumat, numărul crescut de experți rutați în Deepseek-V3 îmbunătățește performanța modelului prin îmbunătățirea specializării, eficienței și echilibrării sarcinii, reducând totodată redundanța și costurile de calcul. Aceste inovații fac din Deepseek-V3 un instrument puternic pentru sarcinile de modelare a limbajului pe scară largă.
Citări:
[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-atails
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-eepseek-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-pupdates/how-has-deepseek-improved-the-transformer-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/