Deepseek-V3 använder en sekvensmässig balansförlust som en kompletterande strategi till dess primära extra-förlustfri tillvägagångssätt för belastningsbalansering. Denna balansförlust är avgörande för att förhindra extrema obalanser som kan uppstå inom enskilda sekvenser under träning.
Mekanism för sekvensvis balansförlust
1. Syfte: Den sekvensmässiga balansförlusten är utformad för att säkerställa att belastningen mellan olika experter är jämnt fördelad för varje sekvens som behandlas av modellen. Detta är särskilt viktigt i blandning av experter (MOE) arkitekturer, där olika undergrupper av parametrar (experter) aktiveras baserat på inmatningsdata.
2. Implementering: Balansförlusten fungerar genom att övervaka expertbelastningen för varje sekvens och tillämpa en påföljd när vissa experter är överutnyttjade eller underutnyttjade. Den använder en hyperparameter känd som balansfaktorn, som tilldelas ett mycket litet värde i Deepseek-V3, vilket möjliggör subtila justeringar utan att påverka den totala prestandan väsentligt [1] [2].
3. Indikatorfunktion: Balansförlusten innehåller en indikatorfunktion som spårar hur många tokens som tilldelas varje expert inom en sekvens. Detta säkerställer att alla experter är engagerade på lämpligt sätt, vilket minskar risken för att vissa experter överväldigas medan andra förblir lediga [2] [3].
Fördelar med sekvensvis balansförlust
- Förebyggande av extrem obalans: Genom att fokusera på enskilda sekvenser hjälper denna förlustfunktion att upprätthålla jämvikt i expertutnyttjande, vilket är viktigt för att maximera modellprestanda och undvika flaskhalsar orsakade av överbelastade experter [4] [5].
-Kompletterande till hjälp-förlustfri strategi: Medan Deepseek-V3 främst använder en dynamisk justeringsmekanism för att reglera expertfördomar baserat på deras användningsstatistik, fungerar den sekvensvis balansförlusten som en ytterligare skydd som specifikt riktar sig mot intra-sekvenser. Denna dubbla metod förbättrar den totala stabiliteten och effektiviteten under träningen [6] [7].
Sammanfattningsvis spelar den sekvensmässiga balansförlusten i Deepseek-V3 en avgörande roll för att säkerställa ett balanserat expertutnyttjande över sekvenser, vilket bidrar till modellens robusthet och effektivitet i hanteringen av olika insatser utan att ge efter för extrem obalanser.
Citeringar:[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://wangjunjian.com/deepseek-v3/arxiv/2025/01/23/deepseek-v3-technical-report.html
]
]
]
]
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html