DeepSeek-V3 käsittelee äärimmäistä epätasapainoa yhden sekvenssin sisällä yhdistelmällä innovatiivisia strategioita, jotka on suunniteltu ylläpitämään tasapainoista asiantuntijan käyttöä ja parantamaan suorituskykyä.
Lisä-tappioton tasapainotusstrategia
DeepSek-V3 käyttää ylimääräistä tappiotonta strategiaa kuormituksen tasapainottamiseen sen kokeilun (MOE) arkkitehtuurin keskuudessa. Tämä menetelmä säätää dynaamisesti jokaiseen asiantuntijaan liittyviä puolueellisuustermejä niiden käytön perusteella koulutuksen aikana. Erityisesti, jos asiantuntija on liian käytetty, sen puolueellisuus vähenee sen valintatodennäköisyyden vähentämiseksi, kun taas vajaakäyttöiset asiantuntijat näkevät niiden puolueellisuuden lisääntymisen valinnan todennäköisyyden parantamiseksi. Tämä dynaaminen sopeutuminen auttaa varmistamaan, että kaikkia asiantuntijoita käytetään tasaisemmin koko koulutusprosessin ajan, estäen siten yksittäisen asiantuntijan ylikuormituksesta [1] [3].sekvenssi-viisas tasapainon menetys
Apu-tappiovapaan strategian lisäksi DeepSeek-V3 sisältää täydentävän sekvenssien tasapainon menetyksen. Tämä häviöfunktio on erityisesti suunniteltu estämään äärimmäinen epätasapaino yksittäisissä sekvensseissä. Soveltamalla pientä tasapainokerrointa malli kannustaa asiantuntijakuorman tasaisempaan jakautumiseen sekvenssin rahakkeiden yli. Tämä lähestymistapa varmistaa, että mikään yksittäinen merkki ei vaikuta suhteettomasti mallin yleiseen suorituskykyyn epätasapainoisen asiantuntijoiden käytön vuoksi [1] [4].hienorakeinen kvantisointi
Deepseek-V3 käyttää myös hienorakeista kvantisointistrategiaa aktivointialueiden hallitsemiseksi tehokkaasti. Tämä menetelmä käsittää aktivointien skaalaamisen rakeisemmalla tasolla sen sijaan, että sovellettaisiin yhtä skaalauskerrointa kaikilla arvoilla. Ryhmittelemällä aktivoinnit ja painot pienempiin laattoihin, malli pystyy paremmin käsittelemään äärimmäisiä arvoja menettämättä tarkkuutta tyypillisempiin arvoihin. Tämä rakeisuus auttaa lieventämään poikkeavien vaikutusta harjoituksen aikana, mikä on ratkaisevan tärkeää tasapainoisten esitysten ylläpitämiseksi sekvenssien välillä [2] [3].johtopäätös
Näiden yhdistettyjen strategioiden dynaamisen bias-säädöksen avulla asiantuntijoiden käyttöä varten ja sekvenssien tasapainon menetys syvälle-v3 hallitsee tehokkaasti sekvenssien äärimmäistä epätasapainoa ja optimoi samalla suorituskykyä ja resurssien tehokkuutta. Tämä monipuolinen lähestymistapa antaa sille mahdollisuuden ylläpitää suurta tarkkuutta ja vakautta harjoituksen aikana, jopa monipuolisten ja haastavien tietojen syöttöjen kohdalla.Viittaukset:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
.
.
[5] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[6] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[7] https://www.youtube.com/watch?v=YPXTZ3I6XVO
.