Deepseek-V3 befasst sich mit einem extremen Ungleichgewicht innerhalb einer einzigen Sequenz durch eine Kombination innovativer Strategien, die die ausgewogene Expertenauslastung aufrechterhalten und die Leistung verbessern sollen.
Auxiliary-Loss-Free-Balancestrategie
Deepseek-V3 wendet eine Hilfs-Verlust-freie Strategie für die Lastausgleich zwischen der Moe-of-Experten-Architektur (Experten) an. Diese Methode passt dynamisch die mit jedem Experten verbundenen Vorspannungsbegriffe anhand ihrer Verwendung während des Trainings an. Wenn ein Experte, wenn er übermäßig ausgeballt ist, ist seine Verzerrung verringert, um seine Auswahlwahrscheinlichkeit zu senken, während untergebundene Experten eine Zunahme ihrer Verzerrung sehen, um seine Auswahlwahrscheinlichkeit zu verbessern. Diese dynamische Anpassung hilft sicherzustellen, dass alle Experten während des gesamten Schulungsprozesses gleichmäßiger genutzt werden, wodurch ein einzelner Experte nicht überlastet wird [1] [3].Sequenzwise-Balance-Verlust
Zusätzlich zur Hilfs-Verlust-Free-Strategie enthält Deepseek-V3 einen komplementären Verlust von Sequence-Wise Balance. Diese Verlustfunktion wurde speziell entwickelt, um extreme Ungleichgewichte innerhalb einzelner Sequenzen zu verhindern. Durch die Anwendung eines kleinen Gleichgewichtsfaktors fördert das Modell eine einheitlichere Verteilung der Expertenbelastung in den Token in einer Sequenz. Dieser Ansatz stellt sicher, dass kein einzelner Token aufgrund der unausgeglichenen Expertenauslastung die Gesamtleistung des Modells überproportional beeinflusst [1] [4].Feinkörnige Quantisierung
Deepseek-V3 verwendet auch eine feinkörnige Quantisierungsstrategie, um die Aktivierungsausreißer effektiv zu verwalten. Diese Methode beinhaltet die Skalierung von Aktivierungen auf einer körnigeren Ebene, anstatt einen einzelnen Skalierungsfaktor über alle Werte hinweg anzuwenden. Durch die Gruppierung von Aktivierungen und Gewichten in kleinere Fliesen kann das Modell extreme Werte besser verarbeiten, ohne die Genauigkeit für typische Werte zu verlieren. Diese Granularität hilft dabei, die Auswirkungen von Ausreißer während des Trainings zu mildern, was für die Aufrechterhaltung von ausgewogenen Darstellungen über Sequenzen hinweg entscheidend ist [2] [3].Abschluss
Durch diese kombinierten Strategien-Anpassungen für die Expertennutzung und die Sequenzwise-Balance-Verlustverlust verwalten Deepseek-V3 effektiv extremes Ungleichgewicht innerhalb der Sequenzen und optimieren gleichzeitig die Leistung und die Ressourceneffizienz. Dieser facettenreiche Ansatz ermöglicht es ihm, während des Trainings eine hohe Genauigkeit und Stabilität aufrechtzuerhalten, selbst wenn er mit vielfältigen und herausfordernden Dateneingaben konfrontiert ist.Zitate:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-yepseek-v3?lang=en
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-ached-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar--desai_deepseekv3-mixtureFexperts-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://venturbeat.com/ai/deepseek-v3-ultra-large-open-source-ai-outperforms-lama--qwen-on-launch/