DeepSeek-V3 řeší extrémní nerovnováhu v rámci jedné sekvence kombinací inovativních strategií určených k udržení vyváženého využití odborníků a zvýšení výkonu.
Strategie vyrovnávání bez pomocné ztráty
DeepSeek-V3 využívá strategii bez pomocné ztráty pro vyvážení zátěže mezi architekturou směsi expertů (MOE). Tato metoda dynamicky upravuje podmínky zkreslení spojené s každým odborníkem na základě jejich použití během školení. Konkrétně, pokud je odborník příliš využíván, jeho zkreslení je sníženo, aby se snížila jeho pravděpodobnost výběru, zatímco nedostatečně využívaní odborníci vidí zvýšení jejich zkreslení, aby se zvýšila jejich pravděpodobnost výběru. Tato dynamická úprava pomáhá zajistit, aby všichni odborníci byli využíváni rovnoměrněji během procesu školení, čímž se zabrání přetížení jediného odborníka [1] [3].Ztráta sekvenční rovnováhy
Kromě strategie bez pomocné ztráty zahrnuje Deepseek-V3 ztrátu doplňkové sekvenční rovnováhy. Tato ztrátová funkce je speciálně navržena tak, aby zabránila extrémní nerovnováze v jednotlivých sekvencích. Použitím faktoru malého rovnováhy model podporuje rovnoměrnější rozdělení expertního zatížení napříč tokeny v sekvenci. Tento přístup zajišťuje, že žádný jediný token nepřiměřeně neovlivňuje celkový výkon modelu v důsledku nevyváženého využití odborníků [1] [4].jemnozrnná kvantizace
DeepSeek-V3 také využívá jemnozrnnou kvantizační strategii k efektivnímu řízení aktivace odlehlých hodnot. Tato metoda zahrnuje měřítko aktivace na granulární úrovni spíše než aplikovat jediný škálovací faktor napříč všemi hodnotami. Seskupením aktivací a hmotností do menších dlaždic může model lépe zvládnout extrémní hodnoty, aniž by ztratil přesnost pro typičtější hodnoty. Tato granularita pomáhá zmírnit dopad odlehlých hodnot během tréninku, což je zásadní pro udržení vyvážených reprezentací napříč sekvencemi [2] [3].Závěr
Prostřednictvím těchto kombinovaných strategií dynamických úprav zkreslení pro využití odborníka a ztráty sekvence-moudré rovnováhy Deepseek-V3 účinně spravuje extrémní nerovnováhu v sekvencích a optimalizuje výkon a efektivitu zdrojů. Tento mnohostranný přístup mu umožňuje udržovat vysokou přesnost a stabilitu během tréninku, i když čelí rozmanitým a náročným vstupům dat.Citace:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[3] https://ai.pplaineNglish.io/deepseek-v3-How-Tey-AChised-Results-With-Small-Compute-FB694606D59A?GI=F48CED057A1F
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtureofexpert-languagemodel-Activity-7278419435395170304-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] https://venturebeat.com/ai/deepseek-v3-ultra-large-open-source-ai-outperforms-llama-and-qwen-on-lounch/