Deepseek-V3 behandlar extrem obalans inom en enda sekvens genom en kombination av innovativa strategier utformade för att upprätthålla balanserad expertutnyttjande och förbättra prestanda.
Auxiliary-Loss-Free Balancing Strategy
Deepseek-V3 använder en extra-förlustfri strategi för belastningsbalansering mellan dess blandning av experter (MOE) arkitektur. Denna metod justerar dynamiskt de förspänningstermer som är associerade med varje expert baserat på deras användning under utbildning. Specifikt, om en expert är överutnyttjad, minskas dess förspänning för att sänka sin urvalssannolikhet, medan underutnyttjade experter ser en ökning av deras partiskhet för att förbättra deras urval. Denna dynamiska justering hjälper till att säkerställa att alla experter används jämnare under hela utbildningsprocessen och därmed förhindrar att en enskild expert blir överbelastad [1] [3].Sekvensmässigt balansförlust
Förutom den extra-förlustfria strategin innehåller Deepseek-V3 en komplementär sekvensmässig balansförlust. Denna förlustfunktion är specifikt utformad för att förhindra extrema obalanser inom enskilda sekvenser. Genom att tillämpa en liten balansfaktor uppmuntrar modellen en mer enhetlig fördelning av expertbelastning över tokens i en sekvens. Detta tillvägagångssätt säkerställer att ingen enda token oproportionerligt påverkar modellens totala prestanda på grund av obalanserat expertutnyttjande [1] [4].Finkornig kvantisering
Deepseek-V3 använder också en finkornig kvantiseringsstrategi för att hantera aktiveringsutbud effektivt. Denna metod involverar skalningsaktiveringar på en mer granulär nivå snarare än att tillämpa en enda skalningsfaktor över alla värden. Genom att gruppera aktiveringar och vikter i mindre brickor kan modellen bättre hantera extrema värden utan att förlora precision för mer typiska värden. Denna granularitet hjälper till att mildra effekterna av outliers under träning, vilket är avgörande för att upprätthålla balanserade representationer över sekvenser [2] [3].Slutsats
Genom dessa kombinerade strategier är justeringar av dynamisk förspänning för expertutnyttjande och sekvensmässigt balansförlustâ Deepseek-V3 hanterar effektivt extrem obalans inom sekvenser samtidigt som man optimerar prestanda och resurseffektivitet. Detta mångfacetterade tillvägagångssätt gör det möjligt att upprätthålla hög noggrannhet och stabilitet under träningen, även när den står inför olika och utmanande datainmatningar.Citeringar:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
]
]
[5] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[6] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[7] https://www.youtube.com/watch?v=ypxtz3i6xvo
]