DeepSEEK-V3 sa zameriava na extrémnu nerovnováhu v rámci jednej sekvencie kombináciou inovatívnych stratégií určených na udržanie vyváženého využívania odborníkov a zvýšenie výkonu.
Stratégia vyrovnávania pomocných stráže
Deepseek-V3 využíva stratégiu bez pomocného stráže na vyváženie záťaže medzi architektúrou zmesi expertov (MOE). Táto metóda dynamicky upravuje podmienky zaujatosti spojené s každým odborníkom na základe ich použitia počas tréningu. Konkrétne, ak je odborník nadmerne využitý, jeho zaujatosť sa zníži, aby sa znížila jeho pravdepodobnosť výberu, zatiaľ čo nedostatočne využívaní odborníci vidia zvýšenie ich zaujatosti na zvýšenie pravdepodobnosti ich výberu. Toto dynamické prispôsobenie pomáha zabezpečiť, aby sa všetci odborníci využívali rovnomernejšie počas celého tréningového procesu, čím zabráni tomu, aby sa ktorýkoľvek odborníka preťažil [1] [3].Strata zostatku sekvencie
Okrem stratégie bez pomocného stratégie, DeepSEEK-V3 zahŕňa aj doplnkovú stratu rovnováhy s sekvenciou. Táto strata je špeciálne navrhnutá tak, aby zabránila extrémnej nerovnováhe v jednotlivých sekvenciách. Uplatňovaním faktora malého vyváženia model podporuje rovnomernejšie rozdelenie odborného zaťaženia v tokenoch v poradí. Tento prístup zaisťuje, že žiadny jediný token neúmerne neovplyvňuje celkový výkon modelu v dôsledku nevyváženého využívania odborníkov [1] [4].jemnozrnná kvantizácia
Deepseek-V3 tiež využíva jemnozrnnú kvantizačnú stratégiu na efektívne riadenie odľahlých riadení aktivácie. Táto metóda zahŕňa skôr škálovanie aktivácií na podrobnejšej úrovni, než na použitie jediného škálovacieho faktora vo všetkých hodnotách. Zoskupením aktivácií a hmotností do menších dlaždíc môže model lepšie zvládnuť extrémne hodnoty bez straty presnosti pre typickejšie hodnoty. Táto granularita pomáha zmierňovať vplyv odľahlých hodnôt počas tréningu, čo je rozhodujúce pre udržiavanie vyvážených reprezentácií medzi sekvenciami [2] [3].Záver
Prostredníctvom týchto kombinovaných stratégií Dynamické úpravy zaujatosti pre využívanie odborného využívania a sekvenciu straty z rovnováhy Deepseek-V3 efektívne riadia extrémnu nerovnováhu v sekvenciách a optimalizuje výkon a efektívnosť zdrojov. Tento mnohostranný prístup mu umožňuje udržiavať vysokú presnosť a stabilitu počas tréningu, aj keď čelí rôznym a náročným vstupom údajov.Citácie:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfSiibHwxeqmf1/four-unique-takaways-from-deepseek-v3?lang=en
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how- thay-ached-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48Ced057a1f
Https://www.linkedin.com/posts/sagar-desai_deepseekv3-mixtureofexperts-Languagemodel-aktivity-ctivity-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/