Deepseek-V3 ที่อยู่ที่ไม่สมดุลอย่างมากภายในลำดับเดียวผ่านการผสมผสานของกลยุทธ์นวัตกรรมที่ออกแบบมาเพื่อรักษาการใช้งานผู้เชี่ยวชาญที่สมดุลและเพิ่มประสิทธิภาพ
กลยุทธ์การสร้างสมดุลระหว่างการสูญเสียการสูญเสีย
Deepseek-V3 ใช้กลยุทธ์เสริมการสูญเสียสำหรับการโหลดบาลานซ์ระหว่างสถาปัตยกรรมผสม (MOE) วิธีนี้จะปรับเงื่อนไขอคติที่เกี่ยวข้องกับผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนตามการใช้งานในระหว่างการฝึกอบรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากผู้เชี่ยวชาญใช้งานมากเกินไปอคติของมันจะลดลงเพื่อลดความน่าจะเป็นในการเลือกในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญที่ใช้งานไม่ได้เห็นการเพิ่มขึ้นของอคติเพื่อเพิ่มโอกาสในการเลือก การปรับแบบไดนามิกนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้เชี่ยวชาญทุกคนจะใช้อย่างสม่ำเสมอตลอดกระบวนการฝึกอบรมดังนั้นจึงป้องกันไม่ให้ผู้เชี่ยวชาญคนใดคนหนึ่งกลายเป็นคนโอเวอร์โหลด [1] [3]การสูญเสียสมดุลระหว่างลำดับที่ชาญฉลาด
นอกเหนือจากกลยุทธ์การสูญเสียการสูญเสียเสริม DEEPSEEK-V3 ยังรวมเอาการสูญเสียสมดุลตามลำดับที่สมบูรณ์แบบ ฟังก์ชั่นการสูญเสียนี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อป้องกันความไม่สมดุลอย่างมากภายในแต่ละลำดับ ด้วยการใช้ปัจจัยสมดุลเล็ก ๆ น้อย ๆ โมเดลจะส่งเสริมการกระจายของภาระงานที่มีความเชี่ยวชาญอย่างสม่ำเสมอมากขึ้นทั่วโทเค็นในลำดับ วิธีการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าไม่มีโทเค็นเดี่ยวส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดลอย่างไม่เป็นสัดส่วนเนื่องจากการใช้ประโยชน์จากผู้เชี่ยวชาญที่ไม่สมดุล [1] [4]ปริมาณที่ละเอียด
Deepseek-V3 ยังใช้กลยุทธ์การหาปริมาณที่ละเอียดเพื่อจัดการค่าผิดปกติของการเปิดใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการเปิดใช้งานการปรับขนาดในระดับที่ละเอียดยิ่งขึ้นแทนที่จะใช้ปัจจัยการปรับขนาดเดียวกับค่าทั้งหมด โดยการจัดกลุ่มการเปิดใช้งานและน้ำหนักเป็นกระเบื้องขนาดเล็กโมเดลสามารถจัดการค่าที่รุนแรงได้ดีขึ้นโดยไม่สูญเสียความแม่นยำสำหรับค่าทั่วไปมากขึ้น ความละเอียดนี้ช่วยลดผลกระทบของค่าผิดปกติในระหว่างการฝึกอบรมซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาตัวแทนที่สมดุลในลำดับ [2] [3]บทสรุป
ผ่านกลยุทธ์ที่รวมกันเหล่านี้การปรับอคติแบบไดนามิกสำหรับการใช้ประโยชน์จากผู้เชี่ยวชาญและการสูญเสียสมดุลที่ชาญฉลาด Deepseek-V3 ได้อย่างมีประสิทธิภาพจัดการความไม่สมดุลอย่างมีประสิทธิภาพภายในลำดับในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของทรัพยากร วิธีการหลายแง่มุมนี้ช่วยให้สามารถรักษาความแม่นยำและความมั่นคงในระหว่างการฝึกอบรมได้แม้จะต้องเผชิญกับข้อมูลข้อมูลที่หลากหลายและท้าทายการอ้างอิง:
[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-chey-chey-chey-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
[8] https://venturebeat.com/ai/deepseek-v3-ultra-large-open-source-ai-outperforms-llama-and-qwen-on-launch/