DeepSeek-V3 використовує втрату балансу послідовностей як додаткову стратегію свого первинного допоміжного підходу, що не містить втрат для збалансування навантаження. Ця втрата балансу має вирішальне значення для запобігання надзвичайних дисбалансів, які можуть виникати в окремих послідовностях під час тренувань.
Механізм втрати балансу послідовностей
1 Це особливо важливо в архітектурах суміші експертів (МОЕ), де різні підмножини параметрів (експерти) активуються на основі вхідних даних.
2. Впровадження: втрата балансу діє шляхом моніторингу навантаження експертів для кожної послідовності та застосування штрафу, коли певні експерти надмірно використовуються або недостатньо використовуються. Він використовує гіперпараметр, відомий як коефіцієнт балансу, який присвоюється дуже невелике значення в DeepSeek-V3, що дозволяє зробити тонкі коригування, не впливаючи на загальну продуктивність [1] [2].
3. Функція індикатора: втрата балансу включає функцію індикатора, яка відстежує, скільки жетонів призначається кожному експерту в послідовності. Це гарантує, що всі експерти залучаються належним чином, зменшуючи ризик переповнення деяких експертів, а інші залишаються бездіяльними [2] [3].
Переваги послідовностей втрати балансу
- Профілактика екстремального дисбалансу: зосереджуючись на окремих послідовностях, ця функція втрат допомагає підтримувати рівновагу у використанні експертів, що є важливою для максимізації продуктивності моделі та уникнення вузьких місць, спричинених перевантаженими експертами [4] [5].
-Доповнює стратегію, що не містить до допоміжних втрат: хоча DeepSeek-V3 в першу чергу використовує механізм динамічного коригування для регулювання упереджених експертів на основі їх статистики використання, втрата балансу послідовностей діє як додаткові гарантії, спеціально орієнтовані на внутрішню послідовність. Цей подвійний підхід підвищує загальну стабільність та ефективність під час тренувань [6] [7].
Підводячи підсумок, втрата балансу послідовностей у DeepSeek-V3 відіграє вирішальну роль у забезпеченні збалансованого використання експертів у різних послідовностях, тим самим сприяючи стійкості та ефективності моделі в обробці різноманітних входів, не піддаючись надзвичайних дисбалансах.
Цитати:[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://wangjunjian.com/deepseek-v3/arxiv/2025/01/23/deepseek-v3-technical-report.html
.
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtureofexperts-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-optimization-eficsificy-and-scale/
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html