Deepseek-V3 behandelt extreme onbalans binnen een enkele reeks door een combinatie van innovatieve strategieën die zijn ontworpen om een evenwichtig gebruik van experts te handhaven en de prestaties te verbeteren.
Auxiliary-Loss-Free Balancing Strategy
Deepseek-V3 maakt gebruik van een hulpverliesvrije strategie voor load-balancing tussen de architectuur van de mengsel (MOE). Deze methode past de bias -termen aan die bij elke expert zijn gekoppeld op basis van hun gebruik tijdens de training dynamisch aan. In het bijzonder, als een expert te veel wordt gebruikt, wordt de vooringenomenheid verminderd om zijn selectiekans te verlagen, terwijl onderbenuttexperts een toename van hun vooringenomenheid zien om hun selectie waarschijnlijkheid te verbeteren. Deze dynamische aanpassing helpt ervoor te zorgen dat alle experts tijdens het trainingsproces gelijkmatiger worden gebruikt, waardoor een enkele expert niet overbelast wordt [1] [3].Sequence-wijs balansverlies
Naast de hulp-verliesvrije strategie, bevat DeepSeek-V3 een complementair sequentie-verstandig evenwichtsverlies. Deze verliesfunctie is specifiek ontworpen om extreme onevenwichtigheden binnen individuele sequenties te voorkomen. Door een kleine balansfactor toe te passen, stimuleert het model een meer uniforme verdeling van deskundige belasting over de tokens in een reeks. Deze benadering zorgt ervoor dat geen enkele token onevenredig de algehele prestaties van het model beïnvloedt als gevolg van onevenwichtig gebruik van experts [1] [4].Fijnkorrelige kwantisatie
DeepSeek-V3 maakt ook gebruik van een fijnkorrelige kwantisatiestrategie om activeringsuitschenders effectief te beheren. Deze methode omvat het schalen van activeringen op een meer gedetailleerd niveau in plaats van een enkele schaalfactor toe te passen in alle waarden. Door activeringen en gewichten in kleinere tegels te groeperen, kan het model de extreme waarden beter verwerken zonder precisie te verliezen voor meer typische waarden. Deze granulariteit helpt de impact van uitbijters tijdens de training te verminderen, wat cruciaal is voor het handhaven van gebalanceerde representaties tussen sequenties [2] [3].Conclusie
Door deze gecombineerde strategieën dynamische bias-aanpassingen voor het gebruik van experts en sequentie-wijs balansverlies-Deepseek-V3 beheert effectief extreme onbalans binnen sequenties en optimaliseert de prestaties en de efficiëntie van hulpbronnen. Deze veelzijdige aanpak stelt het in staat om een hoge nauwkeurigheid en stabiliteit te behouden tijdens de training, zelfs wanneer ze worden geconfronteerd met diverse en uitdagende gegevensinvoer.Citaten:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-achieved-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtureOfexperts-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-lama-and-qwen-on-launch/