A DeepSeek-V3 szekvencia-egyensúlyvesztést alkalmaz, mint kiegészítő stratégiát az elsődleges kiegészítő-veszteség-mentes megközelítéséhez a terheléselosztáshoz. Ez az egyensúlyvesztés elengedhetetlen a szélsőséges egyensúlyhiány megelőzésében, amely az edzés során az egyes szekvenciákon belül előfordulhat.
A szekvencia-bölcs egyensúlyi veszteség mechanizmusa
1. Cél: A szekvencia-bölcs egyensúlyveszteség célja annak biztosítása, hogy a különböző szakértőknél a terhelés egyenletesen legyen elosztva a modell által feldolgozott egyes szekvenciákhoz. Ez különösen fontos a szakértők (MOE) architektúrákban, ahol a paraméterek (szakértők) különféle részhalmazai aktiválódnak a bemeneti adatok alapján.
2. Végrehajtás: Az egyenlegvesztés úgy működik, hogy figyelemmel kíséri az egyes sorrendre vonatkozó szakértői terhelést és büntetést alkalmaz, ha egyes szakértők túlzottan kihasználnak vagy alulteljesítenek. Egy egyensúlyi tényezőnek nevezett hiperparamétert használ, amelynek nagyon kicsi értéke van a DeepSeek-V3-ban, lehetővé téve a finom kiigazításokat anélkül, hogy jelentősen befolyásolná az általános teljesítményt [1] [2].
3. Indációs funkció: Az egyensúlyvesztés magában foglal egy olyan indikációs függvényt, amely nyomon követi, hogy hány token van hozzárendelve az egyes szakértőkhöz egy sorrendben. Ez biztosítja, hogy minden szakértő megfelelő módon részt vegyen, enyhítve annak kockázatát, hogy egyes szakértők túlterheljenek, míg mások tétlen maradnak [2] [3].
A szekvencia-bölcs egyensúly elvesztésének előnyei
- A szélsőséges egyensúlyhiány megelőzése: Az egyes szekvenciákra összpontosítva ez a veszteségfüggvény elősegíti a szakértői felhasználás egyensúlyának fenntartását, ami elengedhetetlen a modell teljesítményének maximalizálásához és a túlterhelt szakértők által okozott szűk keresztmetszetek elkerüléséhez [4] [5].
-Kiegészítő a kiegészítő veszteség-mentes stratégiához: Noha a DeepSeek-V3 elsősorban egy dinamikus beállítási mechanizmust használ a szakértői torzítások felhasználási statisztikái alapján történő szabályozására, a szekvencia-szempontból az egyensúlyveszteség további biztosítékként szolgál, amely kifejezetten a szekvencián belüli eltéréseket célozza meg. Ez a kettős megközelítés javítja az általános stabilitást és hatékonyságot az edzés során [6] [7].
Összefoglalva: a szekvencia-bölcs egyensúlyveszteség a DeepSeek-V3-ban kritikus szerepet játszik a kiegyensúlyozott szakértői felhasználás biztosításában a szekvenciák között, ezáltal hozzájárulva a modell robusztusságához és hatékonyságához a különféle bemenetek kezelésében, anélkül, hogy a szélsőséges egyensúlyhiányokba kerülne.
Idézetek:[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-achied-big-results-with-small-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-si--desai_deepseekv3-mixtuofexperts-Languagemodel- Activity-72784194395170304-Meki
[5] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-deepseek-v3?lang=en=en
[6] https://adasci.org/deepseek-v3-explain-optimizing-effication-and-scale/
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html