Deepseek-V3 käsitleb äärmist tasakaalustamatust ühe järjestusega, kombinatsiooni kaudu, mis on loodud tasakaalustatud ekspertide kasutamise säilitamiseks ja jõudluse suurendamiseks.
Lisakaotusevaba tasakaalustamisstrateegia
Deepseek-V3 kasutab oma ekspertide segu (MOE) arhitektuuris abistava kaotuseta strateegiat. See meetod reguleerib dünaamiliselt iga eksperdiga seotud eelarvamusi, mis põhinevad nende kasutamisel koolituse ajal. Täpsemalt, kui asjatundja on ülekasutatud, väheneb selle eelarvamus, et vähendada valiku tõenäosust, samas kui alakasutatud eksperdid näevad nende eelarvamuste suurenemist, et suurendada nende valiku tõenäosust. See dünaamiline kohandamine aitab tagada, et kõiki eksperte kasutatakse kogu koolitusprotsessi vältel ühtlasemalt, takistades seega ühe eksperdi ülekoormamist [1] [3].järjestuse tark tasakaalukaotus
Lisaks lisakaotusevabale strateegiale sisaldab DeepSEEK-V3 täiendavat järjestuseta tasakaalukaotust. See kaotusfunktsioon on spetsiaalselt loodud selleks, et vältida ekstreemset tasakaalustamatust üksikute järjestuste piires. Väikese tasakaaluteguri rakendamisel soodustab mudel järjestuses ekspertide koormuse ühtlasemat jaotust. See lähenemisviis tagab, et ükski märk ei mõjuta ebaproportsionaalselt mudeli üldist jõudlust, kuna ekspertide kasutamine on tasakaalus [1] [4].peeneteraline kvantimine
Deepseek-V3 kasutab aktiveerimise kõrvalekalde tõhusaks haldamiseks ka peeneteralist kvantimisstrateegiat. See meetod hõlmab aktiveerimise skaleerimist granulaarsemal tasemel, selle asemel et rakendada ühe skaleerimise tegurit kõigis väärtustes. Aktiveerimiste ja kaalude rühmitamisega väiksemateks plaatideks saab mudel paremini käsitseda äärmuslikke väärtusi, kaotamata tüüpiliste väärtuste jaoks täpsust. See detailsus aitab leevendada kõrvalekallete mõju treeningu ajal, mis on ülioluline tasakaalustatud esituste säilitamiseks järjestuste vahel [2] [3].Järeldus
Nende kombineeritud strateegiate kaudu-dünaamilised eelarvamused kohandatakse ekspertide kasutamise ja järjestuseta tasakaalukaotuse-Deepseek-V3, juhib tõhusalt järjestuste äärmist tasakaalustamatust, optimeerides samal ajal jõudlust ja ressursside tõhusust. See mitmetahuline lähenemisviis võimaldab tal treeningu ajal säilitada suurt täpsust ja stabiilsust, isegi kui nad seisavad silmitsi mitmekesiste ja keeruliste andmesisenditega.Tsitaadid:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
]
]
[5] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[6] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[7] https://www.youtube.com/watch?v=ypxtz3i6xvo
]