DeepSeek-V3は、単一のシーケンス内で極端な不均衡をどのように処理しますか

Auxiliary-Lossのないバランス戦略

###シーケンスごとのバランス損失
補助障害のない戦略に加えて、DeepSeek-V3には補完的なシーケンスごとのバランス損失が組み込まれています。この損失関数は、個々のシーケンス内の極端な不均衡を防ぐために特別に設計されています。小さなバランス係数を適用することにより、このモデルは、トークン全体でエキスパート負荷のより均一な分布を順番に促進します。このアプローチにより、単一のトークンが不均衡な専門家の利用により、モデルの全体的なパフォーマンスに不釣り合いに影響を与えないことが保証されます[1] [4]。

###細粒の量子化
DeepSeek-V3は、細粒化の量子化戦略も利用して、活性化の外れ値を効果的に管理しています。この方法では、すべての値に単一のスケーリング係数を適用するのではなく、より詳細なレベルでアクティベーションをスケーリングすることが含まれます。アクティベーションとウェイトを小さなタイルにグループ化することにより、モデルは、より一般的な値のために精度を失うことなく極端な値をよりよく処理できます。この粒度は、トレーニング中の外れ値の影響を軽減するのに役立ちます。これは、シーケンス全体でバランスの取れた表現を維持するために重要です[2] [3]。

＃＃＃ 結論
これらの組み合わせた戦略を通じて、専門家の利用とシーケンスごとのバランスの損失のための動的バイアス調整は、パフォーマンスとリソースの効率を最適化しながら、シーケンス内の極端な不均衡を効果的に管理します。この多面的なアプローチにより、多様で挑戦的なデータ入力に直面した場合でも、トレーニング中に高精度と安定性を維持できます。