Deepseek-V3 يعالج عدم التوازن الشديد ضمن تسلسل واحد من خلال مجموعة من الاستراتيجيات المبتكرة المصممة للحفاظ على استخدام الخبراء المتوازن وتعزيز الأداء.
استراتيجية موازنة خالية من الخسارة
تستخدم Deepseek-V3 استراتيجية خالية من الخسارة الإضافية لموازنة التحميل بين بنية الخبرة (MOE). تقوم هذه الطريقة بضبط مصطلحات التحيز المرتبطة بكل خبير بناءً على استخدامه أثناء التدريب. على وجه التحديد ، إذا تم الإفراط في استخدام الخبير ، فقد انخفض تحيزه لخفض احتمال اختياره ، في حين يرى الخبراء الذين يعانون من نقص الاستخدام زيادة في تحيزهم لتعزيز احتمال اختيارهم. يساعد هذا التعديل الديناميكي على ضمان استخدام جميع الخبراء بالتساوي أكثر خلال عملية التدريب ، وبالتالي منع أي خبير واحد من أن يصبح محملاً [1] [3].فقدان التوازن التسلسلي
بالإضافة إلى الإستراتيجية الخالية من الخسارة ، تتضمن Deepseek-V3 فقدان توازن التسلسل التكميلي. تم تصميم وظيفة الخسارة هذه خصيصًا لمنع اختلال التوازن الشديد داخل التسلسلات الفردية. من خلال تطبيق عامل التوازن الصغير ، يشجع النموذج توزيعًا أكثر اتساقًا على حمل الخبراء عبر الرموز في تسلسل. يضمن هذا النهج أنه لا يوجد رمز واحد يؤثر بشكل غير متناسب على الأداء العام للنموذج بسبب استخدام الخبراء غير المتوازن [1] [4].القياس الدقيق الحبيبات
يستخدم Deepseek-V3 أيضًا استراتيجية قياس كميات دقيقة لإدارة القيم المتطرفة للتفعيل بشكل فعال. تتضمن هذه الطريقة تحجيم التنشيطات على مستوى أكثر تحبيناً بدلاً من تطبيق عامل تحجيم واحد عبر جميع القيم. من خلال تجميع عمليات التنشيط والأوزان في بلاط أصغر ، يمكن للنموذج التعامل بشكل أفضل مع القيم القصوى دون فقدان الدقة لقيم أكثر نموذجية. تساعد هذه التفاصيل على تخفيف تأثير القيم المتطرفة أثناء التدريب ، وهو أمر بالغ الأهمية للحفاظ على تمثيلات متوازنة عبر التسلسلات [2] [3].خاتمة
من خلال هذه الاستراتيجيات المشتركة ، يدير تعديلات التحيز الديناميكية لاستخدام الخبراء وفقدان التوازن التسلسلي-Deepseek-V3 بشكل فعال الخلل الشديد داخل التسلسل مع تحسين الأداء وكفاءة الموارد. يتيح هذا النهج متعدد الأوجه الحفاظ على دقة واستقرار عالية أثناء التدريب ، حتى عند مواجهة مدخلات البيانات المتنوعة والصعبة.الاستشهادات:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-drom-deepseek-v3؟lang=en
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-hey-achieved-big-results-small-compute-fb694606d59a؟gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtureofexperts-languagemodel-activity-727841943539517030304-meki
[5] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[6] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[7] https://www.youtube.com/watch؟v=ypxtz3i6xvo
[8]