Số lượng chuyên gia định tuyến trên mỗi lớp trong DeepSeek-V3 ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của nó bằng cách nâng cao năng lực và hiệu quả của mô hình. Đây là một sự cố chi tiết:
Tăng công suất mô hình
Deepseek-V3 tăng số lượng chuyên gia được định tuyến trên mỗi lớp từ 160 trong các phiên bản trước lên 256, cho phép chuyên môn hóa và đa dạng lớn hơn giữa các chuyên gia [1]. Sự gia tăng số lượng chuyên gia này có nghĩa là mỗi chuyên gia có thể tập trung vào một tập hợp con cụ thể hơn của các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực kiến thức, có khả năng dẫn đến hiệu suất mô hình tổng thể tốt hơn. Khả năng của mô hình chỉ kích hoạt 8 chuyên gia hàng đầu cho mỗi mã thông báo đảm bảo rằng các tài nguyên tính toán được sử dụng hiệu quả, vì chỉ một phần của tổng số tham số được tham gia tại bất kỳ thời điểm nào [4] [9].
Hiệu quả cân bằng và định tuyến tải trọng
Một trong những thách thức với việc tăng số lượng chuyên gia là nguy cơ sụp đổ định tuyến, trong đó một tập hợp các chuyên gia trở nên sử dụng quá mức trong khi những người khác vẫn nhàn rỗi. Deepseek-V3 giải quyết vấn đề này bằng cách giới thiệu các thuật ngữ thiên vị điều chỉnh động trong quá trình đào tạo để đảm bảo cân bằng tải giữa các chuyên gia [2] [4]. Các thuật ngữ sai lệch này ảnh hưởng đến các quyết định định tuyến mà không ảnh hưởng đến trọng số đầu ra cuối cùng, đảm bảo rằng mô hình duy trì định tuyến tối ưu dựa trên ái lực mã thông báo trong khi ngăn chặn quá tải các chuyên gia nhất định.
Hiệu quả tính toán
Việc sử dụng chiến lược định tuyến lai, kết hợp định tuyến mềm và cứng, cho phép Deepseek-V3 mở rộng công suất mô hình với chi phí tính toán tối thiểu. Bằng cách chỉ kích hoạt 8 chuyên gia hàng đầu cho mỗi mã thông báo, mô hình đạt được hiệu quả tính toán đáng kể so với các mô hình dày đặc truyền thống, trong đó tất cả các tham số luôn hoạt động [5] [9]. Hiệu quả này là rất quan trọng đối với các mô hình quy mô lớn như Deepseek-V3, vì nó làm giảm cả thời gian đào tạo và suy luận trong khi giảm thiểu việc sử dụng bộ nhớ.
Đại diện chuyên môn và kiến thức
Kiến trúc của DeepSeek-V3 thúc đẩy chuyên môn hóa giữa các chuyên gia bằng cách cho phép mỗi người tập trung vào các lĩnh vực kiến thức cụ thể. Chuyên môn này được tăng cường bởi sự hiện diện của các chuyên gia được chia sẻ, nắm bắt kiến thức phổ biến áp dụng trên tất cả các mã thông báo [3] [4]. Sự kết hợp giữa các chuyên gia được chia sẻ và định tuyến đảm bảo rằng mô hình có thể xử lý cả kiến thức chung và chuyên môn một cách hiệu quả, dẫn đến hiệu suất được cải thiện trên các nhiệm vụ khác nhau.
Tránh dự phòng
Bằng cách tăng số lượng chuyên gia và giảm kích thước của chúng, Deepseek-V3 làm giảm sự dư thừa trong mô hình. Mỗi chuyên gia đều nhỏ hơn nhưng nhiều hơn, cho phép sự gia tăng lớn trong các kết hợp chuyên gia có thể có cho mỗi mã thông báo mà không tăng tổng số tham số [3]. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng mỗi chuyên gia tìm hiểu thông tin duy nhất, tối đa hóa khả năng đại diện của mô hình.
Tóm lại, số lượng các chuyên gia được định tuyến tăng lên trong DeepSeek-V3 giúp tăng cường hiệu suất mô hình bằng cách cải thiện chuyên môn, hiệu quả và cân bằng tải, đồng thời giảm dự phòng và chi phí tính toán. Những đổi mới này làm cho Deepseek-V3 trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các nhiệm vụ mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.
Trích dẫn:
[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
.
[8] https://epoch.ai/gradient-updates/how-has-deepseek-improved-the-transformer-architecture
[9] https://www.kisekilabs.com/blog-posts/why-deepseek-v3-matters-in-the-world-of-llms
.