DeepSEEK-V3 využíva stratu z rovnováhy so sekvenciou ako doplnkovú stratégiu svojho primárneho prístupu bez pomocného strát pri vyrovnávaní záťaže. Táto strata rovnováhy je rozhodujúca pri prevencii extrémnej nerovnováhy, ktorá sa môže vyskytnúť v jednotlivých sekvenciách počas tréningu.
Mechanizmus straty rovnováhy s sekvenciou
1. Účel: Strata rovnováhy s sekvenciou je navrhnutá tak, aby zabezpečila, že zaťaženie rôznych odborníkov je rovnomerne distribuované pre každú sekvenciu spracovanú modelom. Toto je obzvlášť dôležité v architektúrach zmesi expertov (MOE), kde sa na základe vstupných údajov aktivujú rôzne podskupiny parametrov (odborníci).
2. Implementácia: Strata zostatku funguje monitorovaním odborného zaťaženia pre každú sekvenciu a uplatňovaním pokuty, keď sú niektorí odborníci nadmerne využívaní alebo nedostatočne využití. Používa hyperparameter známy ako vyvážený faktor, ktorému je v DeepSeek-V3 priradená veľmi malá hodnota, čo umožňuje jemné úpravy bez výrazného ovplyvnenia celkového výkonu [1] [2].
3. Funkcia indikátora: Strata zostatku obsahuje funkciu indikátora, ktorá sleduje, koľko tokenov je priradených každému odborníkovi v sekvencii. To zaisťuje, že všetci odborníci sú primerane zapojení, čím sa zmierňujú riziko, že niektorí odborníci sú ohromení, zatiaľ čo iní zostávajú nečinní [2] [3].
Výhody straty zostatku sekvencie
- Prevencia extrémnej nerovnováhy: Zameraním sa na jednotlivé sekvencie táto strata pomáha udržiavať rovnováhu pri využívaní odborného využívania, ktorá je nevyhnutná na maximalizáciu výkonu modelu a zabránenie prekážkam spôsobeným preťaženými odborníkmi [4] [5].
-Doplnková stratégia bez pomocného stratégie: Zatiaľ čo DeepSeek-V3 primárne využíva mechanizmus dynamického úpravy na reguláciu odborných predsudkov na základe štatistík ich použitia, sekvenčná strata rovnováhy pôsobí ako dodatočná záruka, ktorá sa špecificky zameriava na rozdiely v rámci intra sekvencie. Tento dvojitý prístup zvyšuje celkovú stabilitu a efektívnosť počas tréningu [6] [7].
Stručne povedané, sekvenčná strata rovnováhy v Deepseek-V3 zohráva rozhodujúcu úlohu pri zabezpečovaní vyváženého využívania odborníkov naprieč sekvenciami, čím prispieva k robustnosti a účinnosti modelu pri riešení rôznych vstupov bez podľahnutia extrémnej nerovnováhy.
Citácie:[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- thay-ached-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48Ced057a1f
Https://www.linkedin.com/posts/sagar-desai_deepseekv3-mixtureofexperts-Languagemodel-aktivity-ctivity-7278419435395170304-Meki
[5] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfSiibHwxeqmf1/four-unique-takaways-from-deepseek-v3?lang=en
[6] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimization-efficiention-and-scale/
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html