DeepSeek-V3 adresserer ekstrem ubalance inden for en enkelt sekvens gennem en kombination af innovative strategier designet til at opretholde afbalanceret ekspertudnyttelse og forbedre ydelsen.
Auxiliary-Loss-Free Balancing Strategy
DeepSeek-V3 anvender en hjælpeløst-fri strategi til belastningsbalancering blandt dens blanding af eksperter (MOE) arkitektur. Denne metode justerer dynamisk biasbetingelserne, der er forbundet med hver ekspert baseret på deres anvendelse under træning. Specifikt, hvis en ekspert er overudnyttet, reduceres dens bias for at sænke sin udvælgelsessandsynlighed, mens underudnyttede eksperter ser en stigning i deres bias for at forbedre deres valg af sandsynlighed. Denne dynamiske justering hjælper med at sikre, at alle eksperter bruges mere jævnt i hele træningsprocessen, hvilket forhindrer, at enhver enkelt ekspert blev overbelastet [1] [3].Sekvensmæssigt tab af balance
Ud over den hjælpest-fri strategi indeholder DeepSeek-V3 en komplementær sekvensvis balance-tab. Denne tabsfunktion er specifikt designet til at forhindre ekstreme ubalancer inden for individuelle sekvenser. Ved at anvende en lille balancefaktor tilskynder modellen en mere ensartet fordeling af ekspertbelastning på tværs af tokens i en rækkefølge. Denne tilgang sikrer, at ingen enkelt token uforholdsmæssigt påvirker den samlede ydelse af modellen på grund af ubalanceret ekspertudnyttelse [1] [4].Finkornet kvantisering
DeepSeek-V3 bruger også en finkornet kvantiseringsstrategi til at styre aktiveringsudbydere effektivt. Denne metode involverer skalering af aktiveringer på et mere granulært niveau snarere end at anvende en enkelt skaleringsfaktor på tværs af alle værdier. Ved at gruppere aktiveringer og vægte i mindre fliser kan modellen bedre håndtere ekstreme værdier uden at miste præcision for mere typiske værdier. Denne granularitet hjælper med at mindske virkningen af outliers under træning, hvilket er afgørende for at opretholde afbalancerede repræsentationer på tværs af sekvenser [2] [3].Konklusion
Gennem disse kombinerede strategier dynamiske forspændingsjusteringer for ekspertudnyttelse og sekvensmæssigt balance-tabs dybe-V3 styrer effektivt ekstrem ubalance inden for sekvenser, mens den optimerer ydeevne og ressourceeffektivitet. Denne mangefacetterede tilgang giver den mulighed for at opretholde høj nøjagtighed og stabilitet under træning, selv når de står over for forskellige og udfordrende dataindgange.Citater:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
)
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-aey-akeiVed-Big-Results-with-Small-Compute-FB694606D59A?gi=f48ced057a1f
)
[5] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[6] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[7] https://www.youtube.com/watch?v=ypxtz3i6xvo
)