DeepSeek-V3 izmanto secīgu līdzsvara zaudējumu kā papildinošu stratēģiju tās galvenajai pieejai bez zaudējumiem slodzes līdzsvarošanai. Šis līdzsvara zaudējums ir būtisks, lai novērstu ārkārtēju nelīdzsvarotību, kas apmācības laikā var rasties atsevišķās secībās.
Sekvences līdzsvara zuduma mehānisms
1. Mērķis: Secības ziņā līdzsvara zudums ir paredzēts, lai nodrošinātu, ka dažādu ekspertu slodze ir vienmērīgi sadalīta katrai modelim apstrādātajai secībai. Tas ir īpaši svarīgi Experts maisījuma (MOE) arhitektūrā, kur, pamatojoties uz ievades datiem, tiek aktivizētas dažādas parametru apakšgrupas (eksperti).
2. Ievērošana: bilances zaudējumi darbojas, pārraugot ekspertu slodzi katrai secībai un piemērojot sodu, ja daži eksperti ir pārāk izmantoti vai nepietiekami izmantoti. Tas izmanto hiper parametru, kas pazīstams kā līdzsvara koeficients, kam ir piešķirta ļoti maza vērtība DeepSeek-V3, ļaujot veikt smalkas korekcijas, būtiski ietekmējot kopējo veiktspēju [1] [2].
3. Indikatora funkcija: bilances zudums ietver indikatora funkciju, kas izseko, cik daudz žetonu tiek piešķirts katram eksperimentam secībā. Tas nodrošina, ka visi eksperti tiek atbilstoši iesaistīti, mazinot risku, ka daži eksperti tiek satriekti, bet citi paliek dīkstāvē [2] [3].
Sekvenču gudru līdzsvara zaudējumu ieguvumi
- Ārkārtas nelīdzsvarotības novēršana: koncentrējoties uz atsevišķām sekvencēm, šī zaudējumu funkcija palīdz saglabāt līdzsvaru ekspertu izmantošanā, kas ir būtisks, lai maksimāli palielinātu modeļa veiktspēju un izvairītos no sašaurinājumiem, ko izraisa pārslogoti eksperti [4] [5].
-Papildu stratēģijai bez zaudējumiem: lai gan DeepSEEK-V3 galvenokārt izmanto dinamisku pielāgošanas mehānismu, lai regulētu ekspertu aizspriedumus, pamatojoties uz to lietošanas statistiku, secības ziņā līdzsvara zaudējumi darbojas kā papildu aizsardzība, kas īpaši vērsta uz iekšējo secību atšķirībām. Šī divkāršā pieeja uzlabo vispārējo stabilitāti un efektivitāti apmācības laikā [6] [7].
Rezumējot, secības ziņā gudrie līdzsvara zaudējumi DeepSEEK-V3 ir kritiska loma, nodrošinot līdzsvarotu ekspertu izmantošanu dažādās sekvencēs, tādējādi veicinot modeļa izturību un efektivitāti dažādu ieguldījumu apstrādē, nepadodoties ārkārtas nelīdzsvarotībai.
Atsauces:[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
.
[3] https://ai.plainenglish.io/deepseek-v3-how-they-achate-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
.
[5] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-uniqueweaways-from-depseek-v3?lang=en
[6.]
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
USD