A DeepSeek-V3 az egyetlen sorozaton belüli szélsőséges egyensúlyhiányt az innovatív stratégiák kombinációjával foglalkozik, amelyek célja a kiegyensúlyozott szakértői felhasználás fenntartása és a teljesítmény fokozása.
KIEGÉSZÍTÉS VESZÉLKEZÉS-KÉSZÜLÉKE
A DeepSeek-V3 kiegészítő veszteség nélküli stratégiát alkalmaz a szakemberek keverékének (MOE) architektúrájának terhelésének kiegyensúlyozására. Ez a módszer dinamikusan kiigazítja az egyes szakértőkkel kapcsolatos torzítási kifejezéseket az edzés során történő használatuk alapján. Pontosabban, ha egy szakértő túlzottan kihasználja, az elfogultsága csökkent a szelekciós valószínűség csökkentése érdekében, míg az alulteljesített szakértők torzításuk növekedését látják, hogy javítsák a kiválasztási valószínűségüket. Ez a dinamikus kiigazítás elősegíti, hogy minden szakértő egyenletesebben használható fel a képzési folyamat során, ezáltal megakadályozva, hogy egyetlen szakértő túlterhelje [1] [3].szekvencia-bölcs egyensúlyvesztés
A segédvesztés-mentes stratégián kívül a DeepSeek-V3 kiegészítő szekvencia-szempontból egyensúlyvesztést tartalmaz. Ezt a veszteségfüggvényt kifejezetten az egyes szekvenciák szélsőséges egyensúlyhiányának megakadályozására tervezték. Egy kis egyensúlyi tényező alkalmazásával a modell a szakértői terhelés egységesebb eloszlását ösztönzi a tokenek között egy sorrendben. Ez a megközelítés biztosítja, hogy egyetlen token semmilyen aránytalanul befolyásolja a modell általános teljesítményét a kiegyensúlyozatlan szakértői felhasználás miatt [1] [4].Finom szemcsés kvantálás
A DeepSeek-V3 egy finom szemcsés kvantálási stratégiát is használ az aktiválási túlmutatók hatékony kezelésére. Ez a módszer magában foglalja az aktiválások méretezését szemcsésebb szinten, ahelyett, hogy egyetlen skálázási tényezőt alkalmaznának az összes értékre. Az aktiválások és súlyok kisebb csempékbe történő csoportosításával a modell jobban képes kezelni a szélsőséges értékeket anélkül, hogy pontosságot veszítené a tipikusabb értékeknél. Ez a granularitás elősegíti a kimeneti hatások enyhítését az edzés során, ami elengedhetetlen a kiegyensúlyozott reprezentációk fenntartásához a szekvenciák között [2] [3].Következtetés
Ezeknek a kombinált stratégiáknak a dinamikus torzítás-kiigazításai révén a szakértői kihasználáshoz és a szekvencia-egyensúly veszteségéhez a DeepSeek-V3 hatékonyan kezeli a szekvenciákon belüli szélsőséges egyensúlyhiányt, miközben optimalizálja a teljesítmény és az erőforrás-hatékonyságot. Ez a sokrétű megközelítés lehetővé teszi a nagy pontosság és stabilitás fenntartását az edzés során, még akkor is, ha változatos és kihívást jelentő adatbemenetekkel szembesül.Idézetek:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-deepseek-v3?lang=en=en
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-achied-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-si--desai_deepseekv3-mixtuofexperts-Languagemodel- Activity-72784194395170304-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--rege-open-source-ai-outperforms-llama-and-qwen-on-launch/