Повышенное количество маршрутизированных экспертов на слое в DeepSeek-V3 значительно влияет на его производительность за счет повышения модели и эффективности. Вот подробный срыв:
повышение модели емкости
DeepSeek-V3 увеличивает количество маршрутизированных экспертов на слое с 160 в предыдущих версиях до 256, что обеспечивает большую специализацию и разнообразие среди экспертов [1]. Это увеличение количества экспертов означает, что каждый эксперт может сосредоточиться на более конкретном подмножестве задач или областей знаний, что может привести к повышению общей производительности модели. Способность модели активировать только 8 лучших экспертов для каждого токена гарантирует, что вычислительные ресурсы эффективно используются, поскольку только доля общих параметров вовлечена в любой момент времени [4] [9].
Балансировка нагрузки и эффективность маршрутизации
Одной из проблем с увеличением числа экспертов является риск обрушения маршрутизации, когда подмножество экспертов становится чрезмерно использованным, в то время как другие остаются бездействующими. DeepSeek-V3 решает эту проблему, внедряя термины смещения, которые динамически корректируют во время обучения, чтобы обеспечить баланс нагрузки между экспертами [2] [4]. Эти термины смещения влияют на решения о маршрутизации, не влияя на конечные веса выходных данных, гарантируя, что модель поддерживает оптимальную маршрутизацию на основе аффинности токена при предотвращении перегрузки определенных экспертов.
Вычислительная эффективность
Использование стратегии гибридной маршрутизации, объединяя мягкую и жесткую маршрутизацию, позволяет DeepSeek-V3 масштабировать моделирование с минимальными вычислительными накладными расходами. Активируя только 8 лучших экспертов для каждого токена, модель достигает значительной вычислительной эффективности по сравнению с традиционными плотными моделями, где все параметры всегда активны [5] [9]. Эта эффективность имеет решающее значение для крупномасштабных моделей, таких как DeepSeek-V3, поскольку она уменьшает как обучение, так и время вывода при минимизации использования памяти.
Специализация и представление знаний
Архитектура DeepSeek-V3 способствует специализации среди экспертов, позволяя каждому сосредоточиться на конкретных областях знаний. Эта специализация усиливается наличием общих экспертов, которые отражают общие знания, применимые для всех токенов [3] [4]. Комбинация общих и маршрутизированных экспертов гарантирует, что модель может эффективно справиться как с общими, так и специализированными знаниями, что приводит к повышению производительности по различным задачам.
избегание избыточности
Увеличивая количество экспертов и уменьшая их размер, DeepSeek-V3 снижает избыточность в модели. Каждый эксперт меньше, но более многочисленен, что позволяет значительно увеличить возможные комбинации экспертов для каждого токена без увеличения общего количества параметров [3]. Этот подход гарантирует, что каждый эксперт изучает уникальную информацию, максимизируя репрезентативную способность модели.
Таким образом, увеличение числа маршрутизированных экспертов в DeepSeek-V3 повышает производительность модели за счет повышения специализации, эффективности и балансировки нагрузки, а также снижения избыточности и вычислительных затрат. Эти инновации делают DeepSeek-V3 мощным инструментом для крупномасштабных задач по моделированию языка.
Цитаты:
[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-impred-the-transformer-architecture
[9] https://www.kisekilabs.com/blog-posts/why-deepseek-v3-matters-in-theworld-ollms
[10] https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/