Padidėjęs nukreiptų ekspertų skaičius viename sluoksnyje „Deepseek-V3“ daro didelę įtaką jo našumui, sustiprinant modelio pajėgumą ir efektyvumą. Čia yra išsamus suskirstymas:
Padidėjęs modelio talpa
„Deepseek-V3“ padidina nukreiptų ekspertų skaičių viename sluoksnyje nuo 160 ankstesnėse versijose iki 256, o tai leidžia didesnę specializaciją ir įvairovę tarp ekspertų [1]. Šis ekspertų skaičiaus padidėjimas reiškia, kad kiekvienas ekspertas gali sutelkti dėmesį į konkretesnį užduočių ar žinių sričių pogrupį, kuris gali sukelti geresnį bendrą modelio rezultatą. Modelio gebėjimas suaktyvinti tik 8 geriausius kiekvieno prieigos rakto ekspertus užtikrina, kad skaičiavimo ištekliai būtų efektyviai naudojami, nes bet kuriuo metu įdarbinama tik dalis visų parametrų [4] [9].
apkrovos balansavimas ir maršruto parinkimo efektyvumas
Vienas iš iššūkių, didinant ekspertų skaičių, yra rizika nukreipti žlugimą, kai ekspertų pogrupis tampa pernelyg naudojamas, o kiti lieka nenaudojami. „Deepseek-V3“ nagrinėja šią problemą, įvesdama šališkumo terminus, kurie dinamiškai koreguoja mokymo metu, kad būtų užtikrintas apkrovos balansas tarp ekspertų [2] [4]. Šie šališkumo terminai daro įtaką maršruto sprendimams, nedarant įtakos galutiniams išvesties svoriams, užtikrinant, kad modelis išlaikytų optimalų maršruto parinkimą, pagrįstą ženklo giminingumu, tuo pačiu užkertant kelią tam tikrų ekspertų perkrovai.
Skaičiavimo efektyvumas
Naudojant hibridinį maršruto parinkimo strategiją, derinant minkštą ir kietą maršrutą, „DeepSeeek-V3“ gali padidinti modeliavimo pajėgumą su minimaliomis skaičiavimo pridėtinėmis išlaidomis. Suaktyvinant tik 8 geriausius kiekvieno žetono ekspertus, modelis pasiekia reikšmingą skaičiavimo efektyvumą, palyginti su tradiciniais tankiais modeliais, kai visi parametrai visada yra aktyvūs [5] [9]. Šis efektyvumas yra labai svarbus didelio masto modeliams, tokiems kaip „Deepseek-V3“, nes jis sumažina mokymo ir išvadų laiką, tuo pačiu sumažinant atminties naudojimą.
Specializacija ir žinių vaizdavimas
„Deepseek-V3“ architektūra skatina ekspertų specializaciją, leidžiančią kiekvienam sutelkti dėmesį į konkrečias žinių sritis. Šią specializaciją sustiprina bendri ekspertų buvimas, kuris užfiksuoja bendras žinias, taikomas visuose žetonuose [3] [4]. Dalinių ir nukreiptų ekspertų derinys užtikrina, kad modelis gali efektyviai susitvarkyti tiek su bendromis, tiek specialiomis žiniomis, todėl pagerėja įvairių užduočių atlikimas.
Vengimas atleisti
Padidindamas ekspertų skaičių ir sumažindamas jų dydį, „Deepseeek-V3“ sumažina modelio atleidimą. Kiekvienas ekspertas yra mažesnis, bet daug daugiau, leidžiantis smarkiai padidinti galimus kiekvieno žetono ekspertų derinius, nepadidinant bendram parametrų skaičiui [3]. Šis požiūris užtikrina, kad kiekvienas ekspertas išmoktų unikalios informacijos, maksimaliai padidindamas modelio reprezentacinį pajėgumą.
Apibendrinant galima pasakyti, kad padidėjęs nukreiptų ekspertų skaičius „Deepseek-V3“ padidina modelio našumą, gerinant specializaciją, efektyvumą ir apkrovos balansavimą, kartu sumažinant atleidimo iš darbo ir skaičiavimo išlaidas. Šios naujovės daro „Deepseek-V3“ galingą įrankį didelio masto kalbų modeliavimo užduotims.
Citatos:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architcture
[2] https://machinelarningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[3] https://www.chrishayduk.com/p/underve-deepseek-part-i-deepseekmoe
[4] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/underve-seepseek-v3
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375456
[7] https://mccormickml.com/2025/02/12/the-inner-workings-of-seep-seek-v3/
[8] https://epoch.ai/gradient-tupdates/how-has-deepseek-improved-the-transformer-architektūra
[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/