DeepSeek-V3 вирішує надзвичайний дисбаланс у межах однієї послідовності за допомогою комбінації інноваційних стратегій, розроблених для підтримки збалансованого використання експертів та підвищення продуктивності.
Допоміжна стратегія балансування
DeepSeek-V3 використовує стратегію, що не містить вдосконалення, для збалансування навантаження серед своєї архітектури суміші експертів (МО). Цей метод динамічно коригує терміни зміщення, пов'язані з кожним експертом, виходячи з їх використання під час навчання. Зокрема, якщо експерт надмірно використовується, його зміщення зменшується, щоб знизити ймовірність його відбору, тоді як недостатньо використані експерти спостерігають збільшення упередженості для підвищення ймовірності їх відбору. Це динамічне коригування допомагає гарантувати, що всі експерти використовувались рівномірно протягом усього навчального процесу, запобігаючи тим, що будь -який експерт перевантажений [1] [3].послідовно втрата балансу
Окрім стратегії, що не містить втрати, DeepSeek-V3 включає додаткову втрату балансу. Ця функція втрат спеціально розроблена для запобігання надзвичайних дисбалансів у окремих послідовностях. Застосовуючи невеликий коефіцієнт балансу, модель заохочує більш рівномірний розподіл експертного навантаження через жетони в послідовності. Цей підхід гарантує, що жоден жетон непропорційно не впливає на загальну ефективність моделі через незбалансоване використання експертів [1] [4].тонкозернисті квантування
DeepSeek-V3 також використовує дрібнозернисту стратегію квантування для ефективного управління активаціями. Цей метод передбачає активацію масштабування на більш детальному рівні, а не застосовувати єдиний коефіцієнт масштабування для всіх значень. За допомогою групування активацій та ваг на менші плитки модель може краще обробляти екстремальні значення, не втрачаючи точності для більш типових значень. Ця деталізація допомагає пом'якшити вплив людей, що перебувають під час тренувань, що має вирішальне значення для підтримки збалансованих уявлень у послідовностях [2] [3].Висновок
Завдяки цим комбінованим стратегіям динамічні коригування зміщення для використання експертів та послідовності втрат балансу DeepSeek-V3 ефективно керує надзвичайним дисбалансом у послідовностях, оптимізуючи ефективність та ефективність ресурсів. Цей багатогранний підхід дозволяє йому підтримувати високу точність та стабільність під час навчання, навіть коли стикається з різноманітними та складними введеннями даних.Цитати:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
.
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtureofexperts-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-utperforms-llama-and-qwen-on-launch/