Deepseek-V3-s juhitud ekspertide suurenenud arv kihi kohta mõjutab selle jõudlust märkimisväärselt, suurendades mudeli mahtu ja tõhusust. Siin on üksikasjalik jaotus:
suurenenud mudeli mahutavus
Deepseek-V3 suurendab juhitud ekspertide arvu kihi kohta 160-lt eelmistes versioonides 256-ni, mis võimaldab ekspertide seas suuremat spetsialiseerumist ja mitmekesisust [1]. See ekspertide arvu suurenemine tähendab, et iga ekspert saab keskenduda ülesannete või teadmiste domeenide konkreetsemale alamhulgale, mis võib potentsiaalselt mudeli üldise jõudluse paremaks muuta. Mudeli võime aktiveerida ainult 8 parimat eksperti iga sümboli jaoks tagab arvutuslike ressursside tõhusaks kasutamise, kuna ainult murdosa koguparameetritest on igal ajal kaasatud [4] [9].
koormuse tasakaalustamise ja marsruutimise tõhusus
Üks väljakutseid ekspertide arvu suurendamisega on marsruutimise kokkuvarisemise oht, kus ekspertide alamhulk saab liiga palju ära, teised aga jõude. Deepseek-V3 tegeleb selle probleemiga, tutvustades eelarvamuste termineid, mis koolituse ajal dünaamiliselt kohanevad, et tagada koormuse tasakaal ekspertide vahel [2] [4]. Need eelarvamused mõjutavad marsruutimisotsuseid, mõjutamata lõpptulemusi, tagades, et mudel säilitab optimaalse marsruudi, mis põhineb sümboolse afiinsusel, hoides samal ajal ära teatud ekspertide ülekoormamise.
arvutuslikku tõhusust
Hübriidse marsruutimisstrateegia kasutamine, mis ühendab pehmet ja kõva marsruutimist, võimaldab DeepSEEK-V3 skaleerida modelleerimisvõimsust minimaalse arvutusliku üldkuluga. Aktiveerides iga sümboli jaoks ainult 8 parimat eksperti, saavutab mudel võrreldes traditsiooniliste tihedate mudelitega võrreldes märkimisväärse arvutuseefektiivsuse, kus kõik parameetrid on alati aktiivsed [5] [9]. See tõhusus on ülioluline suuremahuliste mudelite jaoks nagu Deepseek-V3, kuna see vähendab nii treeninguid kui ka järeldusi, minimeerides samal ajal mälu kasutamist.
Spetsialiseerumine ja teadmiste kujutamine
Deepseek-V3 arhitektuur edendab spetsialiseerumist ekspertide vahel, võimaldades kõigil keskenduda konkreetsetele teadmiste valdkondadele. Seda spetsialiseerumist suurendab jagatud ekspertide olemasolu, mis haarab üldteada kõigis žetoonides [3] [4]. Jagatud ja suunatud ekspertide kombinatsioon tagab, et mudel saab tõhusalt hakkama nii üldiste kui ka eriteadmistega, mis viib parema jõudluseni erinevatel ülesannetel.
koondamise vältimine
Suurendades ekspertide arvu ja vähendades nende suurust, vähendab Deepseek-V3 mudeli koondamist. Iga ekspert on väiksem, kuid arvukam, võimaldades iga sümboli võimalike ekspertide kombinatsioonide suure suurenemiseta ilma parameetrite koguarvu suurendamata [3]. See lähenemisviis tagab, et iga ekspert õpib ainulaadset teavet, maksimeerides mudeli esindusvõimet.
Kokkuvõtlikult suurendab DeepSEEK-V3 suunatud ekspertide arv mudeli jõudlust, parandades spetsialiseerumist, tõhusust ja koormuse tasakaalustamist, vähendades samal ajal ka koondamist ja arvutuskulusid. Need uuendused muudavad DeepSEEK-V3 võimsa tööriista suuremahuliste keele modelleerimiseks.
Tsitaadid:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[2] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
]
[4] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
]
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375456
]
[8] https://epoch.ai/gradient-pdates/how-has-deepseek-mproved-trenformer-architecture
]
[10] https://semialAlysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/