DeepSeek-V3 affronta lo squilibrio estremo all'interno di una singola sequenza attraverso una combinazione di strategie innovative progettate per mantenere un'utilizzo di esperti equilibrati e migliorare le prestazioni.
strategia di bilanciamento senza perdita ausiliaria
DeepSeek-V3 impiega una strategia senza perdita ausiliaria per il bilanciamento del carico tra la sua architettura di miscela di esperti (MOE). Questo metodo regola dinamicamente i termini di distorsione associati a ciascun esperto in base al loro utilizzo durante la formazione. In particolare, se un esperto è sovratilizzato, il suo pregiudizio è ridotto per ridurre la sua probabilità di selezione, mentre gli esperti sottoutilizzati vedono un aumento del loro pregiudizio per migliorare la loro probabilità di selezione. Questo aggiustamento dinamico aiuta a garantire che tutti gli esperti vengano utilizzati in modo più uniforme durante il processo di formazione, impedendo così a qualsiasi singolo esperto di sovraccarico [1] [3].perdita di equilibrio per sequenza
Oltre alla strategia senza perdita ausiliaria, DeepSeek-V3 incorpora una perdita di equilibrio complementare a sequenza. Questa funzione di perdita è specificamente progettata per prevenire gli squilibri estremi all'interno delle singole sequenze. Applicando un piccolo fattore di equilibrio, il modello incoraggia una distribuzione più uniforme del carico di esperti attraverso i token in una sequenza. Questo approccio garantisce che nessun singolo token influisca in modo sproporzionato sulle prestazioni complessive del modello a causa dell'utilizzo degli esperti squilibrati [1] [4].Quantizzazione a grana fine
DeepSeek-V3 utilizza anche una strategia di quantizzazione a grana fine per gestire efficacemente i valori anomali di attivazione. Questo metodo prevede le attivazioni di ridimensionamento a un livello più granulare anziché applicare un singolo fattore di ridimensionamento su tutti i valori. Raggruppando attivazioni e pesi in piastrelle più piccole, il modello può gestire meglio valori estremi senza perdere la precisione per valori più tipici. Questa granularità aiuta a mitigare l'impatto dei valori anomali durante l'allenamento, il che è cruciale per mantenere rappresentazioni bilanciate tra le sequenze [2] [3].
Conclusione
Attraverso queste strategie combinate regolazioni di pregiudizi dinamici per l'utilizzo degli esperti e la perdita di bilanciamento della sequenza DeepSeek-V3 gestisce efficacemente lo squilibrio estremo all'interno delle sequenze ottimizzando le prestazioni e l'efficienza delle risorse. Questo approccio poliedrico gli consente di mantenere un'elevata precisione e stabilità durante la formazione, anche di fronte a input di dati diversi e stimolanti.Citazioni:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wztsfywvfsiibhwxeqmf1/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--guinagemodel-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-launch/