Mažesni partijos dydžiai gali turėti didelę įtaką „Deepseee“ modelių efektyvumui, ypač kalbant apie treniruočių dinamiką ir modelio našumą. Čia yra pagrindiniai svarstymai:
Poveikis treniruočių dinamikai
1. Gradiento triukšmas: Mažesni partijos dydžiai sukelia daugiau triukšmo į gradiento įvertinimus treniruotės metu. Tai gali būti naudinga, nes tai leidžia modeliui išvengti vietinių minimumų, dėl kurių gali būti geriau apibendrinti nematytus duomenis. Tačiau per mažas partijos dydis gali sukelti per didelį triukšmą, trukdantį konvergencijai [2] [4].
2. Atnaujinimo dažnumas: mažesnės partijos dažniau atnaujina modelio svorius. Tai gali pagreitinti mokymosi procesą, nes modelis gali dažniau koreguoti remiantis gaunamais duomenimis. Didesnės partijos, priešingai, sumažina atnaujinimų skaičių vienoje epochoje, o tai gali sulėtinti bendrą mokymosi greitį, nepaisant to, kad gali būti stabilesni gradiento įverčiai [4] [6].
3. Atminties efektyvumas: Naudojant mažesnius partijų dydžius, reikia mažiau atminties, kuri gali būti labai svarbi norint mokyti didelius modelius, tokius kaip „Deepseek-V2“, kurių parametrų skaičius yra didelis (236 milijardų parametrai), ir reikia efektyvaus išteklių valdymo [1] [3].
Modelio našumas
1. Konvergencijos greitis: Nors mažesni partijos dydžiai kai kuriais atvejais gali greičiau suartėti, tai nėra visuotinai garantuojama. Optimalus partijos dydis dažnai priklauso nuo įvairių veiksnių, tokių kaip modelio architektūra, duomenų pobūdis ir konkretūs mokymo tikslai [2] [4].
2. Apibendrinimo gebėjimai: Mažesnės partijos gali sustiprinti modelio gebėjimą apibendrinti užkirsti kelią perpildymui, o tai yra rizika, susijusi su didesniais partijomis, kurios gali sukelti įsiminimo duomenis, o ne mokytis pagrindinių modelių [4] [6].
3. Mokymo išlaidos: „Deepseeek-V2“ modelis rodo, kad naudojant mažesnį aktyvuotų parametrų skaičių (21 milijardas iš 236 milijardų jo pirmtakas [1] [3]. Tai rodo, kad optimizuojant partijos dydį kartu su parametrų aktyvacija gali suteikti didelę efektyvumo padidėjimą.
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad mažesni partijos dydžiai gali padidinti „Deepseee“ modelių efektyvumą, palengvindami greitesnius atnaujinimus ir pagerindami apibendrinimo galimybes, tuo pačiu atsimindami triukšmo lygį gradiento įvertinimuose. Tačiau idealus partijos dydis priklauso nuo konteksto ir turėtų būti suderinta pagal konkrečius mokymo scenarijus ir išteklių apribojimus.
Citatos:[1] https://arxiv.org/html/2405.04434v2
[2] https://dataSsicence.stackexchange.com/questions/72922/does-small-batch-size-improve-the-model
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1clkld3/deepseekv2_a_strong_economical_and_effication/
[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---number-of-epochs-be-when-fitting-a-model/38405970
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2-Lite
[8] http://arxiv.org/pdf/2410.21676.pdf