DeepSeek-V3 odnosi się do ekstremalnej nierównowagi w jednej sekwencji poprzez połączenie innowacyjnych strategii zaprojektowanych w celu utrzymania zrównoważonego wykorzystania ekspertów i poprawy wydajności.
###
DeepSeek-V3 stosuje strategię beztroską beztroską do równoważenia obciążenia wśród architektury mieszanki ekspertów (MOE). Ta metoda dynamicznie dostosowuje terminy stronniczości związane z każdym ekspertem na podstawie ich użycia podczas szkolenia. W szczególności, jeśli ekspert zostanie przesadzony, jego uprzedzenie zmniejsza się, aby obniżyć prawdopodobieństwo wyboru, podczas gdy eksperci niedostatecznie wykorzystani widzą wzrost ich uprzedzeń w celu zwiększenia prawdopodobieństwa wyboru. Ta dynamiczna regulacja pomaga zapewnić, że wszyscy eksperci są wykorzystywani bardziej równomiernie przez cały proces szkolenia, uniemożliwiając w ten sposób przeciążeniu pojedynczego eksperta [1] [3].
sekwencyjna utrata bilansu
Oprócz strategii wolnej od pomocy pomocniczej Deepseek-V3 zawiera uzupełniającą się utratę równowagi sekwencji. Ta funkcja utraty została specjalnie zaprojektowana w celu zapobiegania ekstremalnej nierównowagi w poszczególnych sekwencjach. Stosując niewielki współczynnik równowagi, model zachęca do bardziej jednolitego rozkładu obciążenia eksperckiego na tokenach w sekwencji. Podejście to zapewnia, że żaden pojedynczy token nieproporcjonalnie nie wpływa na ogólną wydajność modelu z powodu niezrównoważonego wykorzystania ekspertów [1] [4].drobnoziarnisty kwantyzacja
DeepSeek-V3 wykorzystuje również drobnoziarnistą strategię kwantyzacji do skutecznego zarządzania wartościami odstającymi aktywacji. Ta metoda obejmuje skalowanie aktywacji na bardziej ziarnistym poziomie, a nie stosowanie pojedynczego współczynnika skalowania we wszystkich wartościach. Grupując aktywacje i wagę w mniejsze płytki, model może lepiej obsługiwać ekstremalne wartości bez utraty precyzji dla bardziej typowych wartości. Ta ziarnistość pomaga złagodzić wpływ wartości odstających podczas szkolenia, co jest kluczowe dla utrzymania zrównoważonych reprezentacji między sekwencjami [2] [3].Wniosek
Poprzez połączone strategie dynamiczne korekty stronniczości dla wykorzystania ekspertów i utraty równowagi sekwencji Deepseek-V3 skutecznie zarządza ekstremalną nierównowagą w sekwencjach, jednocześnie optymalizując wydajność i wydajność zasobów. To wieloaspektowe podejście pozwala zachować wysoką dokładność i stabilność podczas szkolenia, nawet w obliczu różnorodnych i wymagających danych wejściowych danych.Cytaty:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wKztsfYWVFSIIBHWXEQMF1/four-Unique-takeAways-deepseek-v3?lang=en
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-hey-achieved-big-results-with-Small-Compute-FB694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtureofpertts-languagemodel-akity-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-lounch/