Збільшення кількості маршрутивних експертів на шар у DeepSeek-V3 суттєво впливає на його продуктивність, підвищуючи здатність та ефективність моделі. Ось детальний розбивка:
Посилена ємність моделі
DeepSeek-V3 збільшує кількість експертів з маршрутизації на шар з 160 в попередніх версіях до 256, що дозволяє проводити більшу спеціалізацію та різноманітність серед експертів [1]. Це збільшення кількості експертів означає, що кожен експерт може зосередитись на більш конкретному підмножині завдань або областей знань, що потенційно призводить до кращої загальної продуктивності моделі. Здатність моделі активувати лише топ -8 експертів для кожного маркера забезпечує ефективне використання обчислювальних ресурсів, оскільки в будь -який момент часу займається лише частка загальних параметрів [4] [9].
балансування навантаження та ефективність маршрутизації
Однією з проблем із збільшенням кількості експертів є ризик руйнування маршрутизації, де підмножина експертів стає надмірно використаною, а інші залишаються бездіяльними. DeepSeek-V3 вирішує це питання, вводячи умови зміщення, які динамічно коригуються під час навчання, щоб забезпечити баланс навантаження для експертів [2] [4]. Ці терміни зміщення впливають на рішення про маршрутизацію, не впливаючи на кінцеві вихідні ваги, гарантуючи, що модель підтримує оптимальну маршрутизацію на основі спорідненості токена, запобігаючи перевантаженню певних експертів.
обчислювальна ефективність
Використання гібридної стратегії маршрутизації, поєднуючи м'яку та жорстку маршрутизацію, дозволяє DeepSeek-V3 масштабувати потужність моделювання з мінімальними обчислювальними накладними витратами. Активуючи лише 8 найкращих експертів для кожного маркера, модель досягає значної ефективності обчислень порівняно з традиційними щільними моделями, де всі параметри завжди активні [5] [9]. Ця ефективність має вирішальне значення для масштабних моделей, таких як DeepSeek-V3, оскільки це скорочує як тренування, так і виходи, мінімізуючи використання пам'яті.
Спеціалізація та представлення знань
Архітектура DeepSeek-V3 сприяє спеціалізації експертів, дозволяючи кожному зосередитись на конкретних областях знань. Ця спеціалізація посилюється наявністю спільних експертів, які фіксують загальні знання, застосовні для всіх жетонів [3] [4]. Поєднання спільних та маршрутних експертів гарантує, що модель може ефективно обробляти як загальні, так і спеціалізовані знання, що призводить до покращення ефективності різноманітних завдань.
Уникнення надмірності
Збільшуючи кількість експертів та зменшуючи їх розмір, DeepSeek-V3 знижує надмірність у моделі. Кожен експерт менший, але більш численний, що дозволяє значно збільшити можливі комбінації експертів для кожного маркера, не збільшуючи загальну кількість параметрів [3]. Цей підхід гарантує, що кожен експерт вивчає унікальну інформацію, максимізуючи потужність репрезентації моделі.
Підсумовуючи, збільшення кількості маршрутивних експертів у DeepSeek-V3 підвищує продуктивність моделі, покращуючи спеціалізацію, ефективність та балансування навантаження, одночасно зменшуючи надмірність та обчислювальні витрати. Ці інновації роблять DeepSeek-V3 потужним інструментом для широкомасштабних завдань моделювання мови.
Цитати:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[2] https://machinelearningatcale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[3] https://www.chrishayduk.com/p/enderstanding-deepseek-part-i-deepeekmoe
[4] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/erstanding-deepseek-v3
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375456
[7] https://mccormickml.com/2025/02/12/the-inner-workings-of-deep-seek-v3/
4
[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/