DeepSeek-V3 pievēršas ārkārtīgai nelīdzsvarotībai vienā secībā, apvienojot novatoriskas stratēģijas, kas paredzētas, lai saglabātu līdzsvarotu ekspertu izmantošanu un uzlabotu veiktspēju.
Papildu nesaturošu līdzsvarošanas stratēģija
DeepSEEK-V3 izmanto palīgkomplektācijas stratēģiju, kas nesatur zaudējumus, lai līdzsvarotu slodzes līdzsvaru starp savu eksemplāru (MOE) arhitektūru. Šī metode dinamiski pielāgo aizspriedumu terminus, kas saistīti ar katru ekspertu, pamatojoties uz to izmantošanu apmācības laikā. Konkrēti, ja eksperts ir pārmērīgi izmantots, tā aizspriedumi samazinās, lai samazinātu tā atlases varbūtību, savukārt nepietiekami izmantotie eksperti redz, ka viņu aizspriedumi palielina viņu izvēles varbūtību. Šī dinamiskā pielāgošana palīdz nodrošināt, ka visi eksperti tiek izmantoti vienmērīgāk visā apmācības procesā, tādējādi neļaujot jebkuram atsevišķam ekspertam kļūt pārslodzei [1] [3].secības ziņā līdzsvara zaudējums
Papildus palīgsloku stratēģijai, kas nesatur zaudējumus, DeepSEEK-V3 iekļauj papildu secības zaudējumus secībā. Šī zaudējumu funkcija ir īpaši izstrādāta, lai novērstu ārkārtēju nelīdzsvarotību atsevišķās secībās. Pielietojot nelielu līdzsvara koeficientu, modelis sekvencē veicina vienmērīgāku ekspertu slodzes sadalījumu pa žetoniem. Šī pieeja nodrošina, ka neviens marķieris nesamērīgi neietekmē modeļa vispārējo veiktspēju nesabalansētas ekspertu izmantošanas dēļ [1] [4].smalkgraudainas kvantēšana
DeepSEEK-V3 izmanto arī smalkgraudainas kvantēšanas stratēģiju, lai efektīvi pārvaldītu aktivizācijas novirzes. Šī metode ietver aktivizācijas mērogošanu granulētākā līmenī, nevis viena vērtību mērogošanas koeficienta piemērošana visās vērtībās. Grupējot aktivizēšanu un svarus mazākās flīzēs, modelis var labāk apstrādāt ekstrēmās vērtības, nezaudējot precizitāti tipiskākām vērtībām. Šī granularitāte palīdz mazināt novirzes ietekmi apmācības laikā, kas ir būtiska, lai saglabātu līdzsvarotu attēlojumu starp sekvencēm [2] [3].Secinājums
Izmantojot šīs kombinētās stratēģijas dinamiskās novirzes korekcijas ekspertu izmantošanai un secībā gudru līdzsvara zaudējumiem-DeepSEEK-V3 efektīvi pārvalda ārkārtēju nelīdzsvarotību sekvencēs, vienlaikus optimizējot veiktspēju un resursu efektivitāti. Šī daudzšķautņainā pieeja ļauj tai saglabāt augstu precizitāti un stabilitāti apmācības laikā, pat ja tā saskaras ar daudzveidīgu un izaicinošu datu ievadi.Atsauces:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-depseek-v3?lang=en
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-achate-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
.
[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/