Deepseek-V3'teki katman başına yönlendirilmiş uzman sayısının artması, model kapasitesini ve verimliliği artırarak performansını önemli ölçüde etkiler. İşte ayrıntılı bir arıza:
Artan model kapasitesi
Deepseek-V3, katman başına yönlendirilen uzman sayısını önceki sürümlerde 160'dan 256'ya çıkarır, bu da uzmanlar arasında daha fazla uzmanlaşma ve çeşitlilik sağlar [1]. Uzman sayısındaki bu artış, her uzmanın daha spesifik bir görev veya bilgi alan adları alt kümesine odaklanabileceği ve potansiyel olarak daha iyi genel model performansına yol açabileceği anlamına gelir. Modelin her jeton için yalnızca en iyi 8 uzmanı etkinleştirme yeteneği, toplam parametrelerin sadece bir kısmı herhangi bir zamanda dahil edildiğinden, hesaplama kaynaklarının verimli bir şekilde kullanılmasını sağlar [4] [9].
Yük dengeleme ve yönlendirme verimliliği
Uzman sayısını artırma konusunda zorluklardan biri, bir uzmanların alt kümesinin aşırı kullanıldığı, diğerleri boş kalırken, çökme riskidir. Deepseek-V3, uzmanlar arasında yük dengesi sağlamak için eğitim sırasında dinamik olarak ayarlanan önyargı terimleri getirerek bu sorunu ele almaktadır [2] [4]. Bu önyargı terimleri, nihai çıkış ağırlıklarını etkilemeden yönlendirme kararlarını etkiler, bu da modelin belirli uzmanların aşırı yüklenmesini önlerken jeton afinitesine dayalı optimum yönlendirmeyi korumasını sağlar.
Hesaplama Verimliliği
Yumuşak ve sert yönlendirmeyi birleştiren hibrit bir yönlendirme stratejisinin kullanılması, Deepseek-V3'ün modelleme kapasitesini minimal hesaplama yükü ile ölçeklendirmesini sağlar. Her jeton için sadece en iyi 8 uzmanı etkinleştirerek, model, tüm parametrelerin her zaman aktif olduğu geleneksel yoğun modellere kıyasla önemli hesaplama verimliliği elde eder [5] [9]. Bu verimlilik, hafıza kullanımını en aza indirirken hem eğitim hem de çıkarım sürelerini azaltır, çünkü Deepseek-V3 gibi büyük ölçekli modeller için çok önemlidir.
uzmanlık ve bilgi temsili
Deepseek-V3'ün mimarisi, her birinin belirli bilgi alanlarına odaklanmasına izin vererek uzmanlar arasında uzmanlaşmayı teşvik eder. Bu uzmanlık, tüm jetonlarda uygulanabilecek ortak bilgileri yakalayan ortak uzmanların varlığı ile geliştirilmiştir [3] [4]. Paylaşılan ve yönlendirilmiş uzmanların kombinasyonu, modelin hem genel hem de uzmanlaşmış bilgiyi etkili bir şekilde ele almasını sağlayarak çeşitli görevlerde gelişmiş performansa yol açar.
Artıklıktan kaçınma
Uzman sayısını artırarak ve boyutlarını azaltarak, Deepseek-V3 modeldeki fazlalığı azaltır. Her uzman daha küçük ama daha çok sayıda, toplam parametre sayısını artırmadan her jeton için olası uzman kombinasyonlarında büyük bir artışa izin verir [3]. Bu yaklaşım, her uzmanın, modelin temsili kapasitesini en üst düzeye çıkararak benzersiz bilgileri öğrenmesini sağlar.
Özetle, Deepseek-V3'teki yönlendirilmiş uzman sayısının artması, uzmanlığı, verimliliği ve yük dengelemesini geliştirerek model performansını arttırırken, yedekleme ve hesaplama maliyetlerini de azaltır. Bu yenilikler Deepseek-V3'ü büyük ölçekli dil modelleme görevleri için güçlü bir araç haline getiriyor.
Alıntılar:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[2] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[3] https://www.chrishayduk.com/p/undstanding-deepseek-part-i-deepseekmoe
[4] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/undstanding-deepseek-v3
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375456
[7] https://mccormickml.com/2025/02/12/the-inner-workings-of-depeek-v3/
[8] https://epoch.ai/gradient-updates/how-has-deepseek-improve-the-transformer-architecture
[9] https://www.kisekilabs.com/blog-posts/why-deepseek-v3-matters-in-the-world-of-lms
[10] https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/