Deepseek-V3 تستخدم فقدان توازن التسلسل كاستراتيجية تكميلية لنهجها الأساسي الخالي من الخسارة لموازنة التحميل. يعد فقدان التوازن هذا أمرًا بالغ الأهمية في منع الاختلالات الشديدة التي قد تحدث ضمن تسلسل فردي أثناء التدريب.
آلية فقدان التوازن التسلسلي
1. الغرض: تم تصميم فقدان التوازن التسلسلي لضمان توزيع الحمل عبر الخبراء المختلفين بالتساوي لكل تسلسل معالجته بواسطة النموذج. هذا مهم بشكل خاص في بنيات خليط الخبرة (MOE) ، حيث يتم تنشيط مجموعات فرعية مختلفة من المعلمات (الخبراء) بناءً على بيانات الإدخال.
2. التنفيذ: يعمل فقدان الرصيد من خلال مراقبة حمل الخبراء لكل تسلسل وتطبيق عقوبة عندما يتم استخدام بعض الخبراء بشكل مفرط أو غير مستغلة. يستخدم المعلمة المفرطة المعروفة باسم عامل التوازن ، والذي يتم تعيينه قيمة صغيرة جدًا في DeepSeek-V3 ، مما يتيح تعديلات خفية دون التأثير بشكل كبير على الأداء الكلي [1] [2].
3. وظيفة المؤشر: يتضمن فقدان التوازن وظيفة مؤشر تتتبع عدد الرموز التي يتم تعيينها لكل خبير في تسلسل. هذا يضمن أن يشارك جميع الخبراء بشكل مناسب ، مما يخفف من خطر غمر بعض الخبراء بينما يظل آخرون في وضع الخمول [2] [3].
فوائد فقدان التوازن التسلسلي
- الوقاية من الخلل الشديد: من خلال التركيز على التسلسلات الفردية ، تساعد وظيفة الخسارة هذه في الحفاظ على توازن في استخدام الخبراء ، وهو أمر ضروري لزيادة أداء النموذج وتجنب الاختناقات الناتجة عن الخبراء المحملين [4] [5].
-مكملة لاستراتيجية خالية من الخسارة الإضافية: في حين أن Deepseek-V3 تستخدم في المقام الأول آلية تعديل ديناميكية لتنظيم تحيزات الخبراء بناءً على إحصائيات الاستخدام الخاصة بهم ، فإن فقدان التوازن التسلسلي يعمل كضمان إضافي يستهدف بشكل خاص التخلص من التسلسل. يعزز هذا النهج المزدوج الاستقرار والكفاءة الشاملة أثناء التدريب [6] [7].
باختصار ، تلعب فقدان التوازن التسلسلي في Deepseek-V3 دورًا مهمًا في ضمان استخدام الخبراء المتوازنة عبر التسلسلات ، وبالتالي المساهمة في متانة النموذج وفعاليته في التعامل مع المدخلات المتنوعة دون الخضوع للاختلالات الشديدة.
الاستشهادات:[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://wangjunjian.com/deepseek-v3/arxiv/2025/01/23/deepseek-v3-technical-report.html
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-hey-achieved-big-results-small-compute-fb694606d59a؟gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtureofexperts-languagemodel-activity-727841943539517030304-meki
[5] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-drom-deepseek-v3؟lang=en
[6]
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html