Deepseek-v3 aborda un desequilibrio extremo dentro de una sola secuencia a través de una combinación de estrategias innovadoras diseñadas para mantener la utilización de expertos equilibrada y mejorar el rendimiento.
Estrategia de equilibrio libre de pérdida auxiliar
Deepseek-V3 emplea una estrategia sin pérdida auxiliar para el equilibrio de carga entre su arquitectura de mezcla de expertos (MOE). Este método ajusta dinámicamente los términos de sesgo asociados con cada experto en función de su uso durante la capacitación. Específicamente, si un experto se utiliza en exceso, su sesgo disminuye para reducir su probabilidad de selección, mientras que los expertos subutilizados ven un aumento en su sesgo para mejorar su probabilidad de selección. Este ajuste dinámico ayuda a garantizar que todos los expertos se utilicen de manera más uniforme durante todo el proceso de capacitación, evitando que cualquier experto se sobrecargue [1] [3].Pérdida de balance de secuencia
Además de la estrategia libre de pérdida auxiliar, Deepseek-V3 incorpora una pérdida de balance complementaria en términos de secuencia. Esta función de pérdida está específicamente diseñada para evitar desequilibrios extremos dentro de las secuencias individuales. Al aplicar un pequeño factor de equilibrio, el modelo fomenta una distribución más uniforme de la carga de expertos en los tokens en una secuencia. Este enfoque asegura que ningún token único afecte desproporcionadamente el rendimiento general del modelo debido a la utilización de expertos desequilibrados [1] [4].Cuantización de grano fino
Deepseek-V3 también utiliza una estrategia de cuantización de grano fino para gestionar los valores atípicos de la activación de manera efectiva. Este método implica la escala de activaciones a un nivel más granular en lugar de aplicar un solo factor de escala en todos los valores. Al agrupar activaciones y pesos en mosaicos más pequeños, el modelo puede manejar mejor valores extremos sin perder precisión para valores más típicos. Esta granularidad ayuda a mitigar el impacto de los valores atípicos durante el entrenamiento, lo cual es crucial para mantener representaciones equilibradas en todas las secuencias [2] [3].Conclusión
A través de estas estrategias combinadas, los ajustes de sesgo dinámico para la utilización de expertos y la pérdida de equilibrio en términos de secuencia, Deepseek-V3, administra efectivamente un desequilibrio extremo dentro de las secuencias al tiempo que optimiza el rendimiento y la eficiencia de los recursos. Este enfoque multifacético le permite mantener una alta precisión y estabilidad durante el entrenamiento, incluso cuando se enfrenta a entradas de datos diversas y desafiantes.Citas:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways--fromseek-v3?lang=en
[3] https://ai.painenglish.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-lenguagemodel-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/