DeepSeek-V3 käyttää sekvenssien tasapainon menetystä täydentävänä strategiana sen ensisijaiseen apu-tappiottomaan lähestymistapaan kuorman tasapainottamiseen. Tämä tasapainon menetys on ratkaisevan tärkeä estämään äärimmäistä epätasapainoa, jota voi tapahtua yksittäisissä sekvensseissä harjoituksen aikana.
Sekvenssi-viisasta tasapainon menetys
1. Tarkoitus: Sekvenssien tasapainon menetys on suunniteltu varmistamaan, että eri asiantuntijoiden kuormitus jakautuu tasaisesti jokaiselle mallin käsittelemälle sekvenssille. Tämä on erityisen tärkeää asiantuntijoiden seoksen (MOE) arkkitehtuureissa, joissa parametrien eri osajoukot (asiantuntijat) aktivoidaan syöttötietojen perusteella.
2. Toteutus: Taldenhäviö toimii seuraamalla kunkin sekvenssin asiantuntijakuormaa ja soveltamalla rangaistusta, kun tietyt asiantuntijat käytetään liikaa tai aliarvioitu. Se käyttää hyperparametria, joka tunnetaan tasapainokerroin, joka on osoitettu hyvin pieni arvo DeepSek-V3: ssa, mikä mahdollistaa hienovaraisten säädösten vaikuttamatta merkittävästi kokonaistulokseen [1] [2].
3. Indikaattoritoiminto: Taldenhäviö sisältää indikaattoritoiminnon, joka seuraa kuinka monta merkkiä määritetään jokaiselle asiantuntijalle sekvenssissä. Tämä varmistaa, että kaikki asiantuntijat ovat sitoutuneet asianmukaisesti, lieventäen joidenkin asiantuntijoiden riskejä, kun taas toiset pysyvät tyhjäkäynnillä [2] [3].
sekvenssi-viisasta tasapainon menetyksestä
- Äärimmäisen epätasapainon estäminen: Keskittymällä yksittäisiin sekvensseihin tämä menetysfunktio auttaa ylläpitämään tasapainoa asiantuntijoiden hyödyntämisessä, mikä on välttämätöntä mallin suorituskyvyn maksimoimiseksi ja ylikuormitettujen asiantuntijoiden aiheuttamien pullonkaulojen välttämiseksi [4] [5].
-Ylimääräisen tappiotonta strategiaa täydentävä: Tämä kaksoislähestymistapa parantaa yleistä vakautta ja tehokkuutta koulutuksen aikana [6] [7].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-V3: n sekvenssien tasapainon menetyksellä on kriittinen rooli tasapainotetun asiantuntijoiden käytön varmistamisessa sekvenssien välillä, mikä edistää mallin kestävyyttä ja tehokkuutta käsitellessä erilaisia panoksia antamatta alistamatta äärimmäistä epätasapainoa.
Viittaukset:[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
.
.
.
.
.
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html