시퀀스 별 균형 손실이 Deepseek-V3의 극도의 불균형을 방지하는 데 어떻게 기여합니까?

시퀀스 별 균형 손실 메커니즘

1. 목적 : 시퀀스 별 균형 손실은 모델에 의해 처리 된 각 시퀀스에 대해 다른 전문가의 부하가 골고루 분포되도록 설계되었습니다. 이는 입력 데이터에 따라 다양한 매개 변수 (전문가)의 서브 세트 (전문가)가 활성화되는 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처에서 특히 중요합니다.

2. 구현 : 균형 손실은 각 시퀀스의 전문가 부하를 모니터링하고 특정 전문가가 과도한 활용률이 높거나 활용률이 낮은 경우 페널티를 적용하여 운영됩니다. 균형 계수로 알려진 하이퍼 패러 아미체를 사용하는데, 이는 DeepSeek-V3에 매우 작은 값이 할당되어 전체 성능에 크게 영향을 미치지 않으면 서 미묘한 조정을 허용합니다 [1] [2].

3. 지표 기능 : 균형 손실은 시퀀스 내에서 각 전문가에게 할당되는 토큰 수를 추적하는 표시기 함수를 포함합니다. 이를 통해 모든 전문가가 적절하게 참여하여 일부 전문가가 압도 당할 위험이 완화되고 다른 전문가는 유휴 상태로 유지됩니다 [2] [3].

시퀀스 별 균형 손실의 이점

- 극도의 불균형 예방 : 개별 시퀀스에 중점을 두어이 손실 기능은 전문가 활용에서 평형을 유지하는 데 도움이되며, 이는 모델 성능을 극대화하고 과부하 된 전문가로 인한 병목 현상을 피하는 데 필수적입니다 [4] [5].

-보조 손실이없는 전략에 대한 보완 : DeepSeek-V3은 주로 동적 조정 메커니즘을 사용하여 사용 통계에 따라 전문가 편향을 조절하지만 시퀀스 별 균형 손실은 구체적인 시퀀스 불만을 대상으로하는 추가 보호 기능으로 작용합니다. 이 이중 접근법은 훈련 중 전반적인 안정성과 효율성을 향상시킨다 [6] [7].

요약하면, DeepSeek-V3의 시퀀스 별 균형 손실은 시퀀스에 걸쳐 균형 잡힌 전문가 활용을 보장하는 데 중요한 역할을함으로써 극단적 인 불균형에 굴복하지 않고 다양한 입력을 처리 할 때 모델의 견고성과 효과에 기여합니다.