DeepSeek-V3 anvender en sekvensvis balancetab som en komplementær strategi til dens primære hjælpe-tab-fri tilgang til belastningsbalancering. Dette balance -tab er afgørende for at forhindre ekstreme ubalancer, der kan forekomme inden for individuelle sekvenser under træning.
Mekanisme for sekvensvis balancetab
1. Formål: Den sekvensmæssige balance-tab er designet til at sikre, at belastningen på tværs af forskellige eksperter er jævnt fordelt for hver sekvens, der behandles af modellen. Dette er især vigtigt i blanding af eksperter (MOE) arkitekturer, hvor forskellige undergrupper af parametre (eksperter) aktiveres baseret på inputdataene.
2. Implementering: Balancetab fungerer ved at overvåge ekspertbelastningen for hver sekvens og anvende en straf, når visse eksperter er overudnyttet eller underudnyttet. Den bruger en hyperparameter kendt som balancefaktoren, som tildeles en meget lille værdi i DeepSeek-V3, hvilket giver mulighed for subtile justeringer uden væsentligt at påvirke den samlede ydelse [1] [2].
3. Indikatorfunktion: Balancetab indeholder en indikatorfunktion, der sporer, hvor mange tokens der er tildelt hver ekspert inden for en rækkefølge. Dette sikrer, at alle eksperter er engageret korrekt og afbøde risikoen for, at nogle eksperter bliver overvældet, mens andre forbliver inaktiv [2] [3].
Fordele ved sekvensvis balance-tab
- Forebyggelse af ekstrem ubalance: Ved at fokusere på individuelle sekvenser hjælper denne tabsfunktion med at opretholde ligevægt i ekspertudnyttelse, hvilket er vigtigt for at maksimere modelydelsen og undgå flaskehalse forårsaget af overbelastede eksperter [4] [5].
-Komplementær til hjælpe-tab-fri strategi: Mens DeepSeek-V3 primært bruger en dynamisk justeringsmekanisme til at regulere ekspertforspændinger baseret på deres brugsstatistik, fungerer den sekvensmæssige balance-tab som en yderligere beskyttelse, der specifikt er målrettet mod intra-sekvensforskellene. Denne dobbelte tilgang forbedrer den samlede stabilitet og effektivitet under træning [6] [7].
Sammenfattende spiller sekvensvis balance-tab i DeepSeek-V3 en kritisk rolle i at sikre afbalanceret ekspertudnyttelse på tværs af sekvenser og derved bidrage til modellens robusthed og effektivitet i håndtering af forskellige input uden at bukke under for ekstreme ubalancer.
Citater:[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-aey-akeiVed-Big-Results-with-Small-Compute-FB694606D59A?gi=f48ced057a1f
)
)
[6] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficiency-andscal/
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html