Deepseek-V3 obravnava ekstremno neravnovesje znotraj enega zaporedja s kombinacijo inovativnih strategij, namenjenih ohranjanju uravnotežene uporabe strokovnega strokovnjaka in izboljšanju uspešnosti.
Strategija uravnoteženja pomožnega izgube
Deepseek-V3 uporablja strategijo brez pomožne izgube za uravnoteženje obremenitve med svojo arhitekturo mešanic eksperit (MOE). Ta metoda dinamično prilagaja izraze pristranskosti, povezane z vsakim strokovnjakom na podlagi njihove uporabe med treningom. Če je strokovnjak preveč izkoriščen, se njegova pristranskost zmanjša, da bi zmanjšala svojo izbiro verjetnosti, medtem ko premalo uporabljeni strokovnjaki opazijo povečanje pristranskosti, da povečajo svojo izbiro verjetnosti. Ta dinamična prilagoditev pomaga zagotoviti, da se vsi strokovnjaki bolj enakomerno uporabljajo v celotnem procesu usposabljanja, s čimer prepreči, da bi kateri koli posamezen strokovnjak preobremenjen [1] [3].Izguba ravnotežja v zaporedju
Deepseek-V3 poleg strategije brez pomožne izgube vključuje komplementarno izgubo ravnotežja. Ta funkcija izgube je posebej zasnovana tako, da prepreči izjemna neravnovesja znotraj posameznih zaporedij. Z uporabo majhnega faktorja ravnotežja model spodbuja bolj enakomerno porazdelitev strokovnih obremenitev po žetonih v zaporedju. Ta pristop zagotavlja, da noben en sam žeton nesorazmerno ne vpliva na splošno delovanje modela zaradi neuravnotežene uporabe strokovnjakov [1] [4].Finozrnate kvantizacija
Deepseek-V3 uporablja tudi finozrnate strategije kvantizacije za učinkovito upravljanje aktivacijskih odpustov. Ta metoda vključuje aktivacije skaliranja na bolj zrnati ravni, namesto da uporabi en sam faktor skaliranja v vseh vrednostih. Z razvrščanjem aktivacij in uteži v manjše ploščice lahko model bolje obvlada ekstremne vrednosti, ne da bi izgubil natančnost za bolj značilne vrednosti. Ta natančnost pomaga ublažiti vpliv odpuščenih med treningom, kar je ključnega pomena za ohranjanje uravnoteženih reprezentacij v zaporedjih [2] [3].Sklep
S temi kombiniranimi strategijami dinamičnih pristranskosti prilagajanja strokovnjakov in izgube za sekvenco z ravnovesjem Deepseek-V3 učinkovito upravlja izjemno neravnovesje znotraj zaporedij, hkrati pa optimizira uspešnost in učinkovitost virov. Ta večplastni pristop mu omogoča, da med treningom ohranja visoko natančnost in stabilnost, tudi če se sooča z raznolikimi in zahtevnimi vnosi podatkov.Navedbe:
[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-hieved-big-results-with-compute-fb69460d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-marisurtifExperts-languagemodel-aktivnost-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/