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Module 6 · Leçon 336 min · avance

MoE et le cas public DeepSeek-V3

Comprendre le routage épars et attribuer correctement les nombres publics de capacité totale, calcul actif, couches, largeur et têtes.

Sommaire et raccourcis

Objectifs d’apprentissage

Objectifs de la leçon

  • Distinguer paramètres totaux et actifs dans un MoE
  • Attribuer les nombres publiés à DeepSeek-V3 sans extrapolation

Prérequis

  • Leçon 6.2

MoE et le cas public DeepSeek-V3

Situation concrète

Un modèle peut contenir une grande capacité sans utiliser chaque paramètre pour chaque token. Les couches MoE choisissent quelques experts, ce qui rend les nombres impressionnants faciles à mal comparer.

Objectifs d’apprentissage

  • Distinguer paramètres totaux et actifs dans un MoE
  • Attribuer les nombres publiés à DeepSeek-V3 sans extrapolation

Prérequis

  • Leçon 6.2

Mode simple

Un expert est un sous-réseau, souvent de type MLP. Le routeur attribue chaque token à quelques experts, puis combine leurs sorties. Les paramètres totaux comptent tous les experts stockés ; les paramètres actifs comptent ceux mobilisés pour un token. Le rapport DeepSeek-V3 annonce 671 milliards de paramètres au total et 37 milliards activés par token. Il publie aussi 61 couches, une dimension cachée de 7 168 et 128 têtes MLA. Ces valeurs décrivent DeepSeek-V3, pas GPT-4.

Mode approfondi

Le routage top-k réalise un calcul conditionnel et requiert des mécanismes de capacité et d’équilibrage pour éviter une concentration sur quelques experts. Le coût actif n’est pas égal au simple nombre d’experts choisis multiplié par une taille isolée : attention, embeddings, routeur, experts partagés et communications contribuent aussi. Le rapport DeepSeek-V3 constitue un cas public utile précisément parce qu’il donne une table d’hyperparamètres ; son attribution doit rester attachée à la version documentée.

Analogie

Une grande clinique emploie de nombreux spécialistes, mais un patient ne consulte qu’une petite équipe. L’annuaire total mesure la capacité, pas le travail de chaque consultation.

Exemple concret

Le nombre 61 correspond aux couches publiées de DeepSeek-V3. Le transférer à GPT-4 parce que les deux sont des LLM serait une erreur d’attribution.

Un token face au routeur — Le token passe par un routeur, active un petit sous-ensemble d’experts puis réunit leurs sorties, tandis que les autres restent inactifs.

Un routeur envoie le token vers deux experts colorés sur huit, puis leurs flèches se rejoignent ; six experts restent grisés.

Activité manipulable

Manipulez l’activité « mixture-of-experts », validez votre réponse puis expliquez ce que le résultat démontre et ce qu’il ne démontre pas.

Confusion fréquente

Comparer seulement les paramètres totaux d’un MoE aux paramètres denses d’un autre modèle ignore le calcul actif, le routage et les conditions de mesure.

Vérification rapide

Pourquoi faut-il publier les paramètres actifs avec les paramètres totaux ?

Les paramètres totaux décrivent la capacité stockée ; les actifs donnent une indication du sous-réseau mobilisé par token et donc d’une partie du coût.

Résumé

  • Le routeur active peu d’experts à la fois.
  • Capacité totale et calcul actif sont deux mesures.
  • Les chiffres DeepSeek-V3 ne doivent pas migrer vers un modèle propriétaire.

Mots du glossaire

Sources

Vue flow

Un token face au routeur

Le token passe par un routeur, active un petit sous-ensemble d’experts puis réunit leurs sorties, tandis que les autres restent inactifs.

Notions associées

  1. Mixture-of-Experts
  2. routage
  3. paramètres actifs
  4. DeepSeek-V3

Description de la figure

Un routeur envoie le token vers deux experts colorés sur huit, puis leurs flèches se rejoignent ; six experts restent grisés.

Manipuler pour comprendre

Activité interactive

Activité interactive

Routage illustratif, non prédictif

Jeu Mixture-of-Experts

Choisis l’expert pédagogique à activer pour chaque problème.

Trois problèmes sont routés vers quatre experts fictifs ; un panneau distingue les paramètres totaux des paramètres actifs.

Expert code

syntaxe et algorithmes

Expert maths

calcul et structures numériques

Expert langue

grammaire et style

Expert sciences

phénomènes physiques

Token-problème 1 : Corriger une fonction qui boucle sans fin
Token-problème 2 : Calculer l’aire d’un cercle
Token-problème 3 : Accorder un participe passé

Vérification rapide

Quels nombres sont publiquement attribués à DeepSeek-V3 dans son rapport ?

À garder sous la main

Mots du glossaire

Ouvrir tout le glossaire →
Expert

Sous-réseau spécialisé qu’un routeur peut activer dans une couche MoE.

Dans un MoE, un expert est généralement un bloc feed-forward distinct ; le routage épars en sélectionne quelques-uns par token et ajoute des contraintes d’équilibrage de charge.

Voir les liens associés
MoE

Modèle ou couche avec plusieurs experts dont seulement quelques-uns sont activés pour un token.

Mixture-of-Experts augmente la capacité paramétrique tout en gardant un calcul conditionnel ; routage, équilibrage et communications ajoutent toutefois leurs propres coûts.

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Paramètre

Nombre appris et conservé qui règle les transformations du modèle.

Les paramètres incluent matrices, vecteurs de biais ou échelles ; ils changent pendant l’entraînement mais restent normalement fixes pendant une inférence ordinaire.

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Routeur

Partie d’un MoE qui choisit les experts sollicités pour chaque token.

Le routeur calcule des scores, retient généralement un petit top-k et doit gérer capacité et équilibrage pour éviter de surcharger quelques experts.

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RSources de la leçon3 références, avec portée et date de vérification
  1. R7Source primaireVérifiée le 2026-07-18

    DeepSeek-AI et al.. DeepSeek-V3 Technical Report (2024, version révisée 2025).

    Source primaire des nombres publics de DeepSeek-V3 : 61 couches, dimension 7 168, 128 têtes MLA, 671B paramètres totaux et 37B actifs.

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  2. R15Source primaireVérifiée le 2026-07-18

    Shazeer, N. et al.. Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (2017).

    Référence fondatrice du calcul conditionnel et des couches Mixture-of-Experts à activation éparse.

    Consulter la source dans un nouvel onglet
  3. R16Source primaireVérifiée le 2026-07-18

    Fedus, W., Zoph, B. et Shazeer, N.. Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity (2021, version révisée et JMLR 2022).

    Étude de Transformers épars à grande échelle, utile pour analyser routage, capacité et coût par token.

    Consulter la source dans un nouvel onglet

Relevé de progression

Prêt à fixer cette étape ?

La progression reste enregistrée sur cet appareil, même sans compte.

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