Deepseek-V3 giải quyết sự mất cân bằng cực độ trong một chuỗi duy nhất thông qua sự kết hợp các chiến lược sáng tạo được thiết kế để duy trì việc sử dụng chuyên gia cân bằng và tăng cường hiệu suất.
Chiến lược cân bằng không mất phụ trợ
Deepseek-V3 sử dụng chiến lược không mất phụ trợ để cân bằng tải giữa kiến trúc hỗn hợp (MOE) của nó. Phương pháp này điều chỉnh động các thuật ngữ thiên vị liên quan đến mỗi chuyên gia dựa trên việc sử dụng của họ trong quá trình đào tạo. Cụ thể, nếu một chuyên gia được sử dụng quá mức, sự thiên vị của nó bị giảm để giảm xác suất lựa chọn của nó, trong khi các chuyên gia được sử dụng dưới mức thấy sự gia tăng của sự thiên vị của họ để tăng cường khả năng lựa chọn của họ. Điều chỉnh động này giúp đảm bảo rằng tất cả các chuyên gia được sử dụng đều hơn trong suốt quá trình đào tạo, do đó ngăn chặn bất kỳ chuyên gia nào bị quá tải [1] [3].Mất cân bằng theo trình tự
Ngoài chiến lược không mất lỗ phụ trợ, DeepSeek-V3 kết hợp mất cân bằng trình tự bổ sung. Chức năng mất này được thiết kế đặc biệt để ngăn chặn sự mất cân bằng cực độ trong các chuỗi riêng lẻ. Bằng cách áp dụng một yếu tố cân bằng nhỏ, mô hình khuyến khích phân phối tải chuyên gia đồng đều hơn trên các mã thông báo theo một chuỗi. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng không có mã thông báo duy nhất nào ảnh hưởng không tương xứng đến hiệu suất tổng thể của mô hình do sử dụng chuyên gia mất cân bằng [1] [4].Định lượng hạt mịn
Deepseek-V3 cũng sử dụng chiến lược lượng tử hóa hạt mịn để quản lý các ngoại lệ kích hoạt một cách hiệu quả. Phương pháp này liên quan đến việc kích hoạt tỷ lệ ở mức độ chi tiết hơn thay vì áp dụng một hệ số tỷ lệ duy nhất trên tất cả các giá trị. Bằng cách nhóm kích hoạt và trọng lượng thành các ô nhỏ hơn, mô hình có thể xử lý tốt hơn các giá trị cực đoan mà không mất độ chính xác cho các giá trị điển hình hơn. Độ chi tiết này giúp giảm thiểu tác động của các ngoại lệ trong quá trình đào tạo, điều này rất quan trọng để duy trì các biểu diễn cân bằng trên các chuỗi [2] [3].Phần kết luận
Thông qua các chiến lược kết hợp này-Điều chỉnh thiên vị năng động cho việc sử dụng chuyên gia và mất cân bằng trình tự-DeepSeek-V3 quản lý hiệu quả sự mất cân bằng cực độ trong các chuỗi trong khi tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả tài nguyên. Cách tiếp cận nhiều mặt này cho phép nó duy trì độ chính xác và ổn định cao trong quá trình đào tạo, ngay cả khi phải đối mặt với các đầu vào dữ liệu đa dạng và đầy thách thức.Trích dẫn:
[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-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[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
.