Deepseek-V3, dengeli uzman kullanımını korumak ve performansı artırmak için tasarlanmış yenilikçi stratejilerin bir kombinasyonu ile tek bir sıradaki aşırı dengesizliği ele alır.
Yardımcı-LOSS-Free dengeleme stratejisi
Deepseek-V3, ekspertler karışımı (MOE) mimarisi arasında yük dengeleme için yardımcı kaybedilen bir strateji kullanır. Bu yöntem, eğitim sırasında kullanımlarına göre her uzmanla ilişkili önyargı terimlerini dinamik olarak ayarlar. Özellikle, bir uzman aşırı kullanılırsa, yanlılığı seçim olasılığını düşürürken, az kullanılan uzmanlar seçim olasılıklarını artırmak için önyargılarında bir artış görür. Bu dinamik ayarlama, tüm uzmanların eğitim süreci boyunca daha eşit olarak kullanılmasını sağlamaya yardımcı olur, böylece herhangi bir uzman aşırı yüklenmesini önler [1] [3].Sekans-Bize Denge Kaybı
Yardımcı kaybedilen stratejiye ek olarak, Deepseek-V3 tamamlayıcı bir dizi-bazda denge kaybı içerir. Bu kayıp fonksiyonu özel olarak bireysel diziler içindeki aşırı dengesizlikleri önlemek için tasarlanmıştır. Model, küçük bir denge faktörü uygulayarak, jetonlar boyunca uzman yükünün daha düzgün bir dağılımını bir sırayla teşvik eder. Bu yaklaşım, tek bir jetonun dengesiz uzman kullanımı nedeniyle modelin genel performansını orantısız bir şekilde etkilememesini sağlar [1] [4].İnce taneli nicemleme
Deepseek-V3 ayrıca aktivasyon aykırı değerlerini etkili bir şekilde yönetmek için ince taneli bir nicemleme stratejisi kullanır. Bu yöntem, tüm değerlere tek bir ölçeklendirme faktörü uygulamak yerine aktivasyonları daha ayrıntılı bir seviyede ölçeklendirmeyi içerir. Aktivasyonları ve ağırlıkları daha küçük karolara gruplandırarak, model daha tipik değerler için hassasiyet kaybetmeden aşırı değerleri daha iyi işleyebilir. Bu taneciklik, eğitim sırasında aykırı değerlerin etkisini azaltmaya yardımcı olur, bu da diziler arasında dengeli temsilleri korumak için çok önemlidir [2] [3].Çözüm
Bu kombine stratejiler sayesinde uzman kullanımı ve dizi açısından denge kaybı için dinamik önyargı ayarlamaları, Deepseek-V3, performans ve kaynak verimliliğini optimize ederken diziler içinde aşırı dengesizliği etkili bir şekilde yönetir. Bu çok yönlü yaklaşım, çeşitli ve zorlu veri girdileriyle karşılaşsa bile, eğitim sırasında yüksek doğruluk ve stabiliteyi korumasını sağlar.Alıntılar:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-uniquewaveys-from-depseek-v3?lang=en
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-chieved-big-desults-with-sal-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtheofexperts-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://ventureebeat.com/ai/deepseek-v3-ultra-large-open-source-a-a-utperforms-llama ve qwen-on-lach/