Paaugstināts virzīto ekspertu skaits uz vienu slāni DeepSEEK-V3 būtiski ietekmē tā veiktspēju, uzlabojot modeļa ietilpību un efektivitāti. Šeit ir detalizēts sadalījums:
Palielināta modeļa ietilpība
DeepSEEK-V3 palielina maršrutēto ekspertu skaitu uz vienu slāni no 160 iepriekšējās versijās līdz 256, kas ļauj veikt lielāku specializāciju un daudzveidību ekspertu vidū [1]. Šis ekspertu skaita pieaugums nozīmē, ka katrs eksperts var koncentrēties uz specifiskāku uzdevumu vai zināšanu jomu apakškopu, potenciāli izraisot labāku vispārējo modeļa veiktspēju. Modeļa spēja aktivizēt tikai 8 labākos ekspertus katram marķierim nodrošina, ka skaitļošanas resursi tiek efektīvi izmantoti, jo tikai daļa no kopējiem parametriem tiek iesaistīti jebkurā noteiktā laikā [4] [9].
slodzes līdzsvarošana un maršrutēšanas efektivitāte
Viens no izaicinājumiem, kas saistīti ar ekspertu skaita palielināšanu, ir risks, ka tiek sabrukums, kad ekspertu apakškopa tiek pārāk izmantota, bet citi paliek dīkstāvē. DeepSEEK-V3 pievēršas šim jautājumam, ieviešot aizspriedumu terminus, kas dinamiski pielāgojas apmācības laikā, lai nodrošinātu slodzes līdzsvaru starp ekspertiem [2] [4]. Šie aizspriedumi ietekmē maršrutēšanas lēmumus, neietekmējot galīgo izlaides svaru, nodrošinot, ka modelis uztur optimālu maršrutēšanu, pamatojoties uz marķiera afinitāti, vienlaikus novēršot noteiktu ekspertu pārslodzi.
Skaitļošanas efektivitāte
Hibrīda maršrutēšanas stratēģijas izmantošana, apvienojot mīksto un smago maršrutēšanu, ļauj DeepSEEK-V3 palielināt modelēšanas jaudu ar minimālu aprēķina pieskaitāmu izmaksām. Aktivizējot tikai 8 labākos ekspertus katram marķierim, modelis sasniedz ievērojamu skaitļošanas efektivitāti salīdzinājumā ar tradicionālajiem blīvajiem modeļiem, kur visi parametri vienmēr ir aktīvi [5] [9]. Šī efektivitāte ir būtiska liela mēroga modeļiem, piemēram, DeepSEEK-V3, jo tas samazina gan apmācības, gan secinājumu laiku, vienlaikus samazinot atmiņas izmantošanu.
specializācija un zināšanu attēlojums
DeepSEEK-V3 arhitektūra veicina specializāciju starp ekspertiem, ļaujot katram koncentrēties uz īpašām zināšanu jomām. Šo specializāciju pastiprina kopīgu ekspertu klātbūtne, kas atspoguļo vispārējās zināšanas, kas piemērojamas visos žetonos [3] [4]. Kopīgo un maršrutēto ekspertu kombinācija nodrošina, ka modelis var efektīvi rīkoties gan ar vispārējām, gan specializētām zināšanām, kā rezultātā uzlabojas dažādu uzdevumu veiktspēja.
Izvairīšanās no atlaišanas
Palielinot ekspertu skaitu un samazinot to lielumu, DeepSEEK-V3 samazina modeļa atlaišanu. Katrs eksperts ir mazāks, bet daudz vairāk, ļaujot ievērojami palielināt iespējamo ekspertu kombināciju katram marķierim, nepalielinot kopējo parametru skaitu [3]. Šī pieeja nodrošina, ka katrs eksperts apgūst unikālu informāciju, maksimāli palielinot modeļa reprezentācijas spēju.
Rezumējot, pieaugošais virzīto ekspertu skaits DeepSEEK-V3 uzlabo modeļa veiktspēju, uzlabojot specializāciju, efektivitāti un slodzes līdzsvarošanu, vienlaikus samazinot arī atlaišanu un skaitļošanas izmaksas. Šie jauninājumi padara DeepSeek-V3 par spēcīgu instrumentu liela mēroga valodu modelēšanas uzdevumiem.
Atsauces:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[2] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[3.]
[4] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/entrestanding-depseek-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-atdates/how-has-depseek-improved-the-transformer-architecture
[9] https://www.kisekilabs.com/blog-posts/why-depseek-v3-matters-in-the-world-flms
[10] https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/