Deepseek-V3 menggunakan kehilangan keseimbangan sequence-bijaksana sebagai strategi pelengkap untuk pendekatan bantu-kehilangan-kehilangan utamanya untuk penyeimbangan beban. Kehilangan keseimbangan ini sangat penting dalam mencegah ketidakseimbangan ekstrem yang mungkin terjadi dalam urutan individu selama pelatihan.
Mekanisme kehilangan keseimbangan sequence-bijaksana
1. Tujuan: Kehilangan keseimbangan urutan-bijaksana dirancang untuk memastikan bahwa beban di berbagai ahli didistribusikan secara merata untuk setiap urutan yang diproses oleh model. Ini sangat penting dalam arsitektur campuran-ekspert (MOE), di mana subset parameter (ahli) yang berbeda diaktifkan berdasarkan data input.
2. Implementasi: Kehilangan saldo beroperasi dengan memantau beban ahli untuk setiap urutan dan menerapkan penalti ketika para ahli tertentu terlalu dimanfaatkan atau kurang dimanfaatkan. Ini menggunakan hyper-parameter yang dikenal sebagai faktor keseimbangan, yang diberi nilai yang sangat kecil di Deepseek-V3, memungkinkan penyesuaian halus tanpa mempengaruhi kinerja keseluruhan [1] [2].
3. Fungsi Indikator: Kehilangan keseimbangan menggabungkan fungsi indikator yang melacak berapa banyak token yang ditugaskan untuk setiap ahli dalam urutan. Ini memastikan bahwa semua ahli terlibat dengan tepat, mengurangi risiko beberapa ahli kewalahan sementara yang lain tetap menganggur [2] [3].
Manfaat kehilangan keseimbangan urutan-bijaksana
- Pencegahan ketidakseimbangan ekstrem: Dengan berfokus pada urutan individu, fungsi kerugian ini membantu menjaga keseimbangan dalam pemanfaatan ahli, yang sangat penting untuk memaksimalkan kinerja model dan menghindari kemacetan yang disebabkan oleh para ahli yang kelebihan beban [4] [5].
-Komplementer untuk strategi bantu-kehilangan-kehilangan: Sementara Deepseek-V3 terutama menggunakan mekanisme penyesuaian dinamis untuk mengatur bias ahli berdasarkan statistik penggunaannya, kehilangan keseimbangan sequence-wise bertindak sebagai perlindungan tambahan secara khusus menargetkan perbedaan intra-urutan. Pendekatan ganda ini meningkatkan stabilitas dan efisiensi keseluruhan selama pelatihan [6] [7].
Singkatnya, kehilangan keseimbangan urutan dalam Deepseek-V3 memainkan peran penting dalam memastikan pemanfaatan ahli yang seimbang di seluruh urutan, sehingga berkontribusi pada kekokohan dan efektivitas model dalam menangani beragam input tanpa menyerah pada ketidakseimbangan ekstrem.
Kutipan:[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-they-achieved-embig-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-sixtureofexperts-languagemodel-activity-7278419435395170304-meki
[5] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[6] https://adasci.org/deepseek-v3-Explained-optimizing-eficiency-and-sale/
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html