DeepSeek-V3 adresserer ekstrem ubalanse i en enkelt sekvens gjennom en kombinasjon av innovative strategier designet for å opprettholde balansert ekspertutnyttelse og forbedre ytelsen.
Auxiliary-tap-Free Balancing Strategy
DeepSeek-V3 benytter en ekstra-tap-fri strategi for belastningsbalansering blant sin blanding av ekspert (MOE). Denne metoden justerer dynamisk skjevhetsbetingelsene som er knyttet til hver ekspert basert på bruken av dem under trening. Spesifikt, hvis en ekspert er overutnyttet, reduseres dens skjevhet for å senke seleksjonssannsynligheten, mens underutnyttede eksperter ser en økning i deres skjevhet for å forbedre deres seleksjons sannsynlighet. Denne dynamiske justeringen er med på å sikre at alle eksperter blir brukt jevnere gjennom treningsprosessen, og dermed forhindrer en enkelt ekspert fra å bli overbelastet [1] [3].Sekvensmessig balansetap
I tillegg til den hjelpestapsfrie strategien, har DeepSeek-V3 et utfyllende sekvensmessig balansetap. Denne tapsfunksjonen er spesielt designet for å forhindre ekstreme ubalanser i individuelle sekvenser. Ved å bruke en liten balansefaktor oppmuntrer modellen til en mer jevn fordeling av ekspertbelastning over symbolene i en sekvens. Denne tilnærmingen sikrer at ingen enkelt token uforholdsmessig påvirker den generelle ytelsen til modellen på grunn av ubalansert ekspertutnyttelse [1] [4].finkornet kvantisering
DeepSeek-V3 bruker også en finkornet kvantiseringsstrategi for å håndtere aktiveringsutdannere effektivt. Denne metoden innebærer skaleringsaktiveringer på et mer granulært nivå i stedet for å anvende en enkelt skaleringsfaktor på tvers av alle verdier. Ved å gruppere aktiveringer og vekter i mindre fliser, kan modellen bedre håndtere ekstreme verdier uten å miste presisjon for mer typiske verdier. Denne granulariteten hjelper til med å dempe virkningen av outliers under trening, noe som er avgjørende for å opprettholde balanserte representasjoner på tvers av sekvenser [2] [3].Konklusjon
Gjennom disse kombinerte strategiene-dynamiske skjevheter for ekspertutnyttelse og sekvensmessig balansetap, administrerer DEEPSEEK-V3 effektivt ekstrem ubalanse i sekvenser mens du optimaliserer ytelse og ressurseffektivitet. Denne mangefasetterte tilnærmingen gjør at den kan opprettholde høy nøyaktighet og stabilitet under trening, selv når den blir møtt med forskjellige og utfordrende datainnganger.Sitasjoner:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiiBhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-depseek-v3?lang=en
[3] https://ai.plainengglish.io/deepseek-v3-how-they-echieved-Big-Results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtureofexperts-languagemodel-aktivitet-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-utperforms-lama-and-qwen-on-lunch/