Deepseek-V3 aborda o extremo desequilíbrio dentro de uma única sequência através de uma combinação de estratégias inovadoras projetadas para manter a utilização de especialistas equilibrados e aprimorar o desempenho.
Estratégia de equilíbrio Auxiliar-Loss-Free Free
O Deepseek-V3 emprega uma estratégia livre de perdas auxiliares para balanceamento de carga entre sua arquitetura de mistura de especialistas (MOE). Esse método ajusta dinamicamente os termos de viés associados a cada especialista com base em seu uso durante o treinamento. Especificamente, se um especialista estiver super-utilizado, seu viés diminui para diminuir sua probabilidade de seleção, enquanto os especialistas subutilizados veem um aumento em seu viés para aumentar sua probabilidade de seleção. Esse ajuste dinâmico ajuda a garantir que todos os especialistas sejam utilizados de maneira mais uniforme ao longo do processo de treinamento, impedindo que qualquer especialista se sinta sobrecarregado [1] [3].
Perda de equilíbrio de sequência em sequência
Além da estratégia livre de perdas auxiliares, o Deepseek-V3 incorpora uma perda de equilíbrio complementar em sequência. Essa função de perda é projetada especificamente para evitar desequilíbrios extremos dentro de sequências individuais. Ao aplicar um pequeno fator de equilíbrio, o modelo incentiva uma distribuição mais uniforme de carga especializada nos tokens em uma sequência. Essa abordagem garante que nenhum token único afete desproporcionalmente o desempenho geral do modelo devido à utilização de especialistas desequilibrados [1] [4].Quantização de grade fina
O Deepseek-V3 também utiliza uma estratégia de quantização de granulação fina para gerenciar efetivamente os discrepantes de ativação. Este método envolve escalar ativações em um nível mais granular, em vez de aplicar um único fator de escala em todos os valores. Ao agrupar ativações e pesos em ladrilhos menores, o modelo pode lidar melhor com valores extremos sem perder a precisão para valores mais típicos. Essa granularidade ajuda a mitigar o impacto dos outliers durante o treinamento, o que é crucial para manter representações equilibradas entre sequências [2] [3].
Conclusão
Através dessas estratégias combinadas, os ajustes de viés dinâmico para utilização de especialistas e perda de equilíbrio em sequência-veja-V3 gerencia efetivamente o desequilíbrio nas sequências, otimizando o desempenho e a eficiência de recursos. Essa abordagem multifacetada permite manter alta precisão e estabilidade durante o treinamento, mesmo quando confrontadas com entradas de dados diversas e desafiadoras.Citações:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-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/postss/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtureofexperts-languagemodel-ativity-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/