จำนวนผู้เชี่ยวชาญที่ถูกกำหนดเส้นทางเพิ่มขึ้นต่อเลเยอร์ใน Deepseek-V3 ส่งผลกระทบอย่างไรต่อประสิทธิภาพการทำงานของมัน

ความจุรุ่นที่เพิ่มขึ้น

Deepseek-V3 เพิ่มจำนวนผู้เชี่ยวชาญที่ถูกกำหนดเส้นทางต่อเลเยอร์จาก 160 ในรุ่นก่อนหน้าเป็น 256 ซึ่งช่วยให้มีความเชี่ยวชาญและความหลากหลายมากขึ้นระหว่างผู้เชี่ยวชาญ [1] การเพิ่มขึ้นของจำนวนผู้เชี่ยวชาญหมายความว่าผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนสามารถมุ่งเน้นไปที่ชุดย่อยที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นของงานหรือโดเมนความรู้ซึ่งอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพของโมเดลโดยรวมที่ดีขึ้น ความสามารถของโมเดลในการเปิดใช้งานเฉพาะผู้เชี่ยวชาญ 8 อันดับแรกสำหรับแต่ละโทเค็นทำให้มั่นใจได้ว่าทรัพยากรการคำนวณจะถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพเนื่องจากมีเพียงเศษเสี้ยวของพารามิเตอร์ทั้งหมดที่มีส่วนร่วมในเวลาใดก็ตาม [4] [9]

การปรับสมดุลโหลดและประสิทธิภาพการกำหนดเส้นทาง

หนึ่งในความท้าทายที่เพิ่มจำนวนผู้เชี่ยวชาญคือความเสี่ยงของการล่มสลายของการล่มสลายซึ่งส่วนย่อยของผู้เชี่ยวชาญจะถูกใช้มากเกินไปในขณะที่คนอื่นยังคงไม่ได้ใช้งาน Deepseek-V3 กล่าวถึงปัญหานี้โดยการแนะนำเงื่อนไขอคติที่ปรับแบบไดนามิกระหว่างการฝึกอบรมเพื่อให้แน่ใจว่าโหลดสมดุลระหว่างผู้เชี่ยวชาญ [2] [4] คำอคติเหล่านี้มีผลต่อการตัดสินใจเส้นทางโดยไม่ส่งผลกระทบต่อน้ำหนักเอาท์พุทสุดท้ายเพื่อให้มั่นใจว่าแบบจำลองจะรักษาเส้นทางที่ดีที่สุดตามความสัมพันธ์ของโทเค็นในขณะที่ป้องกันไม่ให้ผู้เชี่ยวชาญบางคนมากเกินไป

ประสิทธิภาพการคำนวณ

การใช้กลยุทธ์การกำหนดเส้นทางแบบไฮบริดการรวมการกำหนดเส้นทางที่นุ่มและยากช่วยให้ DeepSeek-V3 สามารถขยายขีดความสามารถในการสร้างแบบจำลองด้วยค่าใช้จ่ายในการคำนวณน้อยที่สุด ด้วยการเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญ 8 อันดับแรกสำหรับแต่ละโทเค็นโมเดลจะได้รับประสิทธิภาพการคำนวณที่สำคัญเมื่อเทียบกับแบบจำลองหนาแน่นแบบดั้งเดิมซึ่งพารามิเตอร์ทั้งหมดจะทำงานอยู่เสมอ [5] [9] ประสิทธิภาพนี้มีความสำคัญสำหรับรุ่นขนาดใหญ่เช่น Deepseek-V3 เนื่องจากจะช่วยลดทั้งเวลาการฝึกอบรมและการอนุมานในขณะที่ลดการใช้หน่วยความจำให้น้อยที่สุด

ความเชี่ยวชาญและการเป็นตัวแทนความรู้

สถาปัตยกรรมของ Deepseek-V3 ส่งเสริมความเชี่ยวชาญในหมู่ผู้เชี่ยวชาญโดยอนุญาตให้แต่ละคนมุ่งเน้นไปที่โดเมนความรู้เฉพาะ ความเชี่ยวชาญนี้ได้รับการปรับปรุงโดยการปรากฏตัวของผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันซึ่งจับความรู้ทั่วไปที่ใช้บังคับในโทเค็นทั้งหมด [3] [4] การรวมกันของผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันและกำหนดเส้นทางทำให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองสามารถจัดการกับความรู้ทั่วไปและความเชี่ยวชาญอย่างมีประสิทธิภาพซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในงานที่หลากหลาย

การหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อน

ด้วยการเพิ่มจำนวนผู้เชี่ยวชาญและลดขนาดของพวกเขา DEEPSEEK-V3 จะลดความซ้ำซ้อนในแบบจำลอง ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนมีขนาดเล็กลง แต่มีจำนวนมากขึ้นทำให้การรวมกันของผู้เชี่ยวชาญเพิ่มขึ้นอย่างมากสำหรับแต่ละโทเค็นโดยไม่เพิ่มจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด [3] วิธีการนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนเรียนรู้ข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันเพิ่มขีดความสามารถในการเป็นตัวแทนของโมเดล

โดยสรุปจำนวนผู้เชี่ยวชาญที่กำหนดเส้นทางที่เพิ่มขึ้นใน DeepSeek-V3 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลโดยการปรับปรุงความเชี่ยวชาญประสิทธิภาพและการปรับสมดุลโหลดในขณะเดียวกันก็ลดความซ้ำซ้อนและค่าใช้จ่ายในการคำนวณ นวัตกรรมเหล่านี้ทำให้ Deepseek-V3 เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับงานการสร้างแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

การอ้างอิง:
[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
[7] https://mccormickml.com/2025/02/12/the-inner-workings-of-deep-seek-v3/
[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
[10] https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/