El mayor número de expertos enrutados por capa en Deepseek-V3 afecta significativamente su rendimiento al mejorar la capacidad y la eficiencia del modelo. Aquí hay un desglose detallado:
aumentó la capacidad del modelo
Deepseek-v3 aumenta el número de expertos enrutados por capa de 160 en versiones anteriores a 256, lo que permite una mayor especialización y diversidad entre los expertos [1]. Este aumento en el número de expertos significa que cada experto puede centrarse en un subconjunto más específico de tareas o dominios de conocimiento, lo que puede conducir a un mejor rendimiento general del modelo. La capacidad del modelo para activar solo los 8 principales expertos para cada token garantiza que los recursos computacionales se utilizan de manera eficiente, ya que solo una fracción de los parámetros totales se dedica a un momento dado [4] [9].
Eficiencia de equilibrio y enrutamiento de carga
Uno de los desafíos con el aumento del número de expertos es el riesgo de enrutamiento del colapso, donde un subconjunto de expertos se utiliza demasiado, mientras que otros permanecen inactivos. Deepseek-V3 aborda este problema mediante la introducción de términos de sesgo que se ajustan dinámicamente durante la capacitación para garantizar el equilibrio de carga entre los expertos [2] [4]. Estos términos de sesgo influyen en las decisiones de enrutamiento sin afectar los pesos finales de salida, asegurando que el modelo mantenga un enrutamiento óptimo basado en la afinidad del token mientras evita la sobrecarga de ciertos expertos.
Eficiencia computacional
El uso de una estrategia de enrutamiento híbrido, que combina un enrutamiento suave y duro, permite a Deepseek-V3 ampliar la capacidad de modelado con una sobrecarga computacional mínima. Al activar solo los 8 mejores expertos para cada token, el modelo logra una eficiencia computacional significativa en comparación con los modelos densos tradicionales, donde todos los parámetros siempre están activos [5] [9]. Esta eficiencia es crucial para modelos a gran escala como Deepseek-V3, ya que reduce los tiempos de entrenamiento e inferencia al tiempo que minimiza el uso de la memoria.
Representación de especialización y conocimiento
La arquitectura de Deepseek-V3 promueve la especialización entre los expertos al permitir que cada uno se centre en dominios de conocimiento específicos. Esta especialización se ve reforzada por la presencia de expertos compartidos, que capturan el conocimiento común aplicable en todos los tokens [3] [4]. La combinación de expertos compartidos y enrutados asegura que el modelo pueda manejar el conocimiento general y especializado de manera efectiva, lo que lleva a un mejor rendimiento en diversas tareas.
Evitar la redundancia
Al aumentar el número de expertos y reducir su tamaño, Deepseek-V3 reduce la redundancia en el modelo. Cada experto es más pequeño pero más numeroso, lo que permite un gran aumento en las posibles combinaciones de expertos para cada token sin aumentar el número total de parámetros [3]. Este enfoque garantiza que cada experto aprenda información única, maximizando la capacidad de representación del modelo.
En resumen, el mayor número de expertos enrutados en Deepseek-V3 mejora el rendimiento del modelo al mejorar la especialización, la eficiencia y el equilibrio de carga, al tiempo que reduce la redundancia y los costos computacionales. Estas innovaciones hacen de Deepseek-V3 una herramienta poderosa para las tareas de modelado de idiomas a gran escala.
Citas:
[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-improved-the-pransformer-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/