Mazāki partijas izmēri var būtiski ietekmēt DeepSEEK modeļu efektivitāti, jo īpaši attiecībā uz apmācības dinamiku un modeļa veiktspēju. Šeit ir galvenie apsvērumi:
Ietekme uz apmācības dinamiku
1. Gradienta troksnis: mazāki partijas izmēri apmācības laikā ievieš lielāku trokšņa līmeni gradienta aprēķinos. Tas var būt izdevīgi, jo tas ļauj modelim izvairīties no vietējiem minimumiem, potenciāli izraisot labāku vispārinājumu neredzētiem datiem. Tomēr pārāk mazs partijas lielums var izraisīt pārmērīgu troksni, kavējot konverģenci [2] [4].
2. Atjaunināšanas frekvence: mazākas partijas rada biežākus modeļa svaru atjauninājumus. Tas var paātrināt mācību procesu, jo modelis biežāk var pielāgot, pamatojoties uz ienākošajiem datiem. Turpretī lielākas partijas samazina atjauninājumu skaitu vienā laikmetā, kas varētu palēnināt kopējo mācīšanās ātrumu, neskatoties uz to, ka potenciāli nodrošina stabilākus gradienta aprēķinus [4] [6].
3. Atmiņas efektivitāte: mazāku partijas izmēru izmantošanai ir nepieciešama mazāka atmiņa, kas var būt būtiska lieliem modeļiem, piemēram, DeepSEEK-V2, kuriem ir plašs parametru skaits (236 miljardi parametru) un kuriem nepieciešama efektīva resursu pārvaldība [1] [3].
modeļa veiktspēja
1. Konverģences ātrums: Kaut arī mazāki partijas izmēri dažos gadījumos var izraisīt ātrāku konverģenci, tas nav vispārēji garantēts. Optimālais partijas lielums bieži ir atkarīgs no dažādiem faktoriem, piemēram, modeļa arhitektūras, datu rakstura un īpašiem apmācības mērķiem [2] [4].
2. Ģeneralizācijas spēja: mazākas partijas var uzlabot modeļa spēju vispārināt, novēršot pārmērīgu pielāgošanu, kas ir risks, kas saistīts ar lielākiem partijas izmēriem, kas varētu izraisīt apmācības datu iegaumēšanu, nevis mācīties pamatā esošos modeļus [4] [6].
3. apmācības izmaksas: DeepSEEK-V2 modelis parāda, ka, izmantojot mazāku aktivizēto parametru skaitu (21 miljards no 236 miljardiem), joprojām var dot augstākā līmeņa darbību, vienlaikus ievērojami samazinot apmācības izmaksas par 42,5% un uzlabojot caurlaidspēju par 5,76 reizes, salīdzinot ar tā priekšgājējs [1] [3]. Tas liek domāt, ka partijas lieluma optimizēšana kopā ar parametru aktivizēšanu var dot ievērojamu efektivitātes pieaugumu.
Secinājums
Rezumējot, mazāki partijas izmēri var uzlabot DeepSEEK modeļu efektivitāti, atvieglojot ātrāku atjauninājumu un uzlabojot vispārināšanas iespējas, vienlaikus ņemot vērā trokšņa līmeni gradienta aprēķinos. Tomēr ideālais partijas lielums ir atkarīgs no konteksta, un tas ir jānovērtē atbilstoši īpašiem apmācības scenārijiem un resursu ierobežojumiem.
Atsauces:[1] https://arxiv.org/html/2405.04434v2
[2] https://datascience.stackexchange.com/questions/72922/does-small-patch-size-imdrove-the-model
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1clkld3/deepseekv2_a_strong_economical_and_effest/
[4] https://www.lyzr.ai/glossaries/batch-size/
[5] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[6] https://stackoverflow.com/questions/35050753/how-big-should-batch-size-and-number-of-epochs-be-when-fiting--model/38405970
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-lite
[8] http://arxiv.org/pdf/2410.21676.pdf