Deepseek-V3 membahas ketidakseimbangan ekstrem dalam urutan tunggal melalui kombinasi strategi inovatif yang dirancang untuk mempertahankan pemanfaatan ahli yang seimbang dan meningkatkan kinerja.
strategi penyeimbangan bauxiliary-loss-free
Deepseek-V3 menggunakan strategi bantu-kehilangan-kehilangan untuk menyeimbangkan beban di antara arsitektur campuran-eksperta (MOE). Metode ini secara dinamis menyesuaikan istilah bias yang terkait dengan masing -masing ahli berdasarkan penggunaannya selama pelatihan. Secara khusus, jika seorang ahli terlalu dimanfaatkan, biasnya berkurang untuk menurunkan probabilitas seleksi, sementara para ahli yang kurang dimanfaatkan melihat peningkatan bias mereka untuk meningkatkan kemungkinan seleksi mereka. Penyesuaian dinamis ini membantu memastikan bahwa semua ahli digunakan lebih merata di seluruh proses pelatihan, sehingga mencegah setiap ahli tunggal menjadi kelebihan beban [1] [3].kehilangan keseimbangan sequence-bijaksana
Selain strategi bantu-kehilangan-kehilangan, Deepseek-V3 menggabungkan kehilangan keseimbangan sequence-bijaksana. Fungsi kerugian ini dirancang khusus untuk mencegah ketidakseimbangan ekstrem dalam urutan individu. Dengan menerapkan faktor keseimbangan kecil, model ini mendorong distribusi beban ahli yang lebih seragam di seluruh token dalam urutan. Pendekatan ini memastikan bahwa tidak ada token tunggal yang secara tidak proporsional mempengaruhi kinerja keseluruhan model karena pemanfaatan ahli yang tidak seimbang [1] [4].kuantisasi berbutir halus
Deepseek-V3 juga menggunakan strategi kuantisasi berbutir halus untuk mengelola outlier aktivasi secara efektif. Metode ini melibatkan aktivasi penskalaan pada tingkat yang lebih granular daripada menerapkan faktor penskalaan tunggal di semua nilai. Dengan mengelompokkan aktivasi dan bobot ke ubin yang lebih kecil, model dapat menangani nilai ekstrem lebih baik tanpa kehilangan presisi untuk nilai yang lebih khas. Granularitas ini membantu mengurangi dampak outlier selama pelatihan, yang sangat penting untuk mempertahankan representasi seimbang di seluruh urutan [2] [3].Kesimpulan
Melalui penyesuaian bias yang dinamis strategi gabungan ini untuk pemanfaatan ahli dan kehilangan keseimbangan sequence-bijaksana Deepseek-V3 secara efektif mengelola ketidakseimbangan ekstrem dalam urutan sambil mengoptimalkan kinerja dan efisiensi sumber daya. Pendekatan multifaset ini memungkinkannya untuk mempertahankan akurasi dan stabilitas tinggi selama pelatihan, bahkan ketika dihadapkan dengan input data yang beragam dan menantang.Kutipan:
[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-they-achieved-embig-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-sixtureofexperts-languagemodel-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/