Как последовательность потери баланса способствуют предотвращению экстремального дисбаланса в DeepSeek-V3

Механизм потери баланса в последовательности

1. Цель: потери баланса в последовательности предназначены для обеспечения того, чтобы нагрузка по разным экспертам распределена по каждой последовательности, обрабатываемой моделью. Это особенно важно в архитектурах смеси экспертов (MOE), где различные подмножества параметров (эксперты) активируются на основе входных данных.

2. Реализация: потеря баланса работает, контролируя нагрузку на экспертов для каждой последовательности и применяя штраф, когда некоторые эксперты чрезмерно используются или недостаточно используются. Он использует гиперпараметр, известный как коэффициент баланса, которому присваивается очень небольшое значение в DeepSeek-V3, что позволяет иметь тонкие корректировки без значительного влияния на общую производительность [1] [2].

3. Функция индикатора: потеря баланса включает в себя функцию индикатора, которая отслеживает, сколько токенов присваивается каждому эксперту в рамках последовательности. Это гарантирует, что все эксперты задействованы надлежащим образом, смягчая риск того, что некоторые эксперты будут перегружены, в то время как другие остаются бездействующими [2] [3].

Преимущества потери баланса в последовательности

- Профилактика экстремального дисбаланса: сосредоточив внимание на отдельных последовательностях, эта функция потерь помогает поддерживать равновесие в использовании экспертов, что важно для максимизации производительности модели и избегания узких мест, вызванных перегруженными экспертами [4] [5].

-Дополнительная стратегии без вспомогательных убытков: в то время как DeepSeek-V3 в первую очередь использует механизм динамической корректировки для регулирования смещений экспертов на основе их статистики использования, потери баланса последовательно действуют как дополнительная защита, специально предназначенная для внутрипоследовательности. Этот двойной подход повышает общую стабильность и эффективность во время обучения [6] [7].

Таким образом, походка по последовательному балансу в DeepSeek-V3 играет важную роль в обеспечении сбалансированного использования экспертов в разных последовательностях, тем самым способствуя устойчивости и эффективности модели в обработке разнообразных ресурсов без поддача экстремального дисбаланса.