DeepSeek-V3 sử dụng mất cân bằng theo trình tự như một chiến lược bổ sung cho phương pháp không mất phụ trợ chính của nó để cân bằng tải. Mất cân bằng này là rất quan trọng trong việc ngăn chặn sự mất cân bằng cực độ có thể xảy ra trong các chuỗi riêng lẻ trong quá trình đào tạo.
Cơ chế mất cân bằng trình tự
1. Mục đích: Mất cân bằng theo trình tự được thiết kế để đảm bảo rằng tải trọng trên các chuyên gia khác nhau được phân phối đều cho mỗi chuỗi được xử lý bởi mô hình. Điều này đặc biệt quan trọng trong các kiến trúc hỗn hợp (MOE), trong đó các tập hợp con khác nhau của các tham số (chuyên gia) được kích hoạt dựa trên dữ liệu đầu vào.
2. Thực hiện: Mất cân bằng hoạt động bằng cách theo dõi tải chuyên môn cho từng chuỗi và áp dụng một hình phạt khi các chuyên gia nhất định được sử dụng quá mức hoặc được sử dụng dưới mức. Nó sử dụng một tham số siêu được gọi là hệ số cân bằng, được gán một giá trị rất nhỏ trong DeepSeek-V3, cho phép điều chỉnh tinh tế mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất tổng thể [1] [2].
3. Hàm chỉ báo: Mất cân bằng kết hợp hàm chỉ báo theo dõi số lượng mã thông báo được gán cho mỗi chuyên gia trong một chuỗi. Điều này đảm bảo rằng tất cả các chuyên gia đều tham gia một cách thích hợp, giảm thiểu nguy cơ của một số chuyên gia bị choáng ngợp trong khi những chuyên gia khác vẫn nhàn rỗi [2] [3].
Lợi ích của việc mất cân bằng theo trình tự
- Phòng ngừa mất cân bằng cực độ: Bằng cách tập trung vào các chuỗi riêng lẻ, chức năng mất mát này giúp duy trì trạng thái cân bằng trong việc sử dụng chuyên gia, điều này rất cần thiết để tối đa hóa hiệu suất mô hình và tránh tắc nghẽn do các chuyên gia quá tải [4] [5].
-Bổ sung cho chiến lược không mất phụ trợ: Trong khi Deepseek-V3 chủ yếu sử dụng cơ chế điều chỉnh động để điều chỉnh các thành kiến của chuyên gia dựa trên số liệu thống kê sử dụng của họ, việc mất cân bằng theo trình tự hoạt động như một sự bảo vệ bổ sung đặc biệt nhắm mục tiêu vào các chênh lệch nội bộ. Cách tiếp cận kép này tăng cường tính ổn định và hiệu quả tổng thể trong quá trình đào tạo [6] [7].
Tóm lại, việc mất cân bằng theo trình tự trong Deepseek-V3 đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo việc sử dụng chuyên gia cân bằng qua các trình tự, do đó góp phần vào sự mạnh mẽ và hiệu quả của mô hình trong việc xử lý các đầu vào đa dạng mà không phải chịu sự mất cân bằng cực độ.
Trích dẫn:[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-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[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
.
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
|@.