„Deepseek-V3“ naudoja sekos pusiausvyros praradimą kaip papildomą strategiją, susijusią su savo pagrindinio pagalbinio nuostolio be apkrovos balansavimo metodu. Šis pusiausvyros praradimas yra labai svarbus užkertant kelią kraštutiniam disbalansui, kuris gali atsirasti atskirose sekose treniruotėse.
sekos prasmių pusiausvyros praradimo mechanizmas
1. Tikslas: Sekos balanso praradimas yra skirtas užtikrinti, kad apkrova tarp skirtingų ekspertų būtų tolygiai paskirstyta kiekvienai modelio apdorojamai sekai. Tai ypač svarbu ekspertų mišinyje (MOE) architektūroje, kur, remiantis įvesties duomenimis, suaktyvinti skirtingi parametrų pogrupiai (ekspertai).
2. Įgyvendinimas: likučio nuostoliai veikia stebint kiekvienos sekos ekspertų apkrovą ir taikant baudą, kai kai kurie ekspertai yra per daug naudojami arba per mažai naudojami. Jis naudoja hiper-parametrą, žinomą kaip balanso koeficientas, kuriam priskiriama labai maža vertė „Deepseeek-V3“, leidžianti subtiliems koregavimams, nedarant reikšmingos įtakos bendram našumui [1] [2].
3. Indikatoriaus funkcija: Balanso praradimas apima indikatoriaus funkciją, kuri seka, kiek žetonų yra priskiriami kiekvienam ekspertui per seką. Tai užtikrina, kad visi ekspertai būtų tinkamai įsitraukę, o kai kurių ekspertų rizika bus priblokšti, o kiti lieka nenaudojami [2] [3].
Sekos pusiausvyros nuostolių pranašumai
- Ekstremalaus disbalanso prevencija: sutelkiant dėmesį į atskiras sekas, ši praradimo funkcija padeda išlaikyti pusiausvyrą ekspertų panaudojimui, kuri yra būtina siekiant maksimaliai padidinti modelio našumą ir išvengti perkrautų ekspertų sukeltų kliūčių [4] [5].
-Papildomas pagalbinių nuostolių strategijai: nors „Deepseeek-V3“ pirmiausia naudoja dinaminį reguliavimo mechanizmą ekspertų šališkumui reguliuoti pagal jų naudojimo statistiką, sekos ir prasmių pusiausvyros praradimas veikia kaip papildoma apsauga, konkrečiai nukreipta į sekų skirtumus. Šis dvigubas požiūris padidina bendrą stabilumą ir efektyvumą treniruočių metu [6] [7].
Apibendrinant galima pasakyti, kad sekos pusiausvyros praradimas „Deepseek-V3“ vaidina svarbų vaidmenį užtikrinant subalansuotą ekspertų panaudojimą įvairiose sekose, taip prisidedant prie modelio tvirtumo ir efektyvumo tvarkant įvairius įvestis, nepasiduodant kraštutiniam disbalansui.
Citatos:[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-theey-hieded-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtureofexperts-liguagemodel-activity-7278419435395170304-Meki
[5] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-akeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[6] https://adaci.org/deepseek-v3-oxplied-optimizing-fefictity-and-cale/
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html