Deepseek-V3 ใช้การสูญเสียสมดุลแบบลำดับที่ชาญฉลาดเป็นกลยุทธ์เสริมสำหรับวิธีการที่ปราศจากการสูญเสียหลักสำหรับการปรับสมดุลโหลด การสูญเสียสมดุลนี้มีความสำคัญในการป้องกันความไม่สมดุลอย่างมากที่อาจเกิดขึ้นภายในแต่ละลำดับระหว่างการฝึกอบรม
กลไกการสูญเสียสมดุลระหว่างลำดับ
1. วัตถุประสงค์: การสูญเสียสมดุลระหว่างลำดับได้รับการออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่าโหลดข้ามผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกันจะกระจายอย่างเท่าเทียมกันสำหรับแต่ละลำดับที่ประมวลผลโดยโมเดล สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในสถาปัตยกรรมผสมของ Experts (MOE) ซึ่งมีการเปิดใช้งานพารามิเตอร์ (ผู้เชี่ยวชาญ) (ผู้เชี่ยวชาญ) ที่แตกต่างกันตามข้อมูลอินพุต
2. การใช้งาน: การสูญเสียยอดคงเหลือดำเนินการโดยการตรวจสอบภาระของผู้เชี่ยวชาญสำหรับแต่ละลำดับและใช้การลงโทษเมื่อผู้เชี่ยวชาญบางคนใช้งานมากเกินไปหรือใช้งานไม่ได้ มันใช้พารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่รู้จักกันในชื่อปัจจัยสมดุลซึ่งได้รับการกำหนดค่าที่เล็กมากใน DeepSeek-V3 ซึ่งช่วยให้สามารถปรับได้อย่างละเอียดโดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ [1] [2]
3. ฟังก์ชั่นตัวบ่งชี้: การสูญเสียสมดุลรวมฟังก์ชันตัวบ่งชี้ที่ติดตามจำนวนโทเค็นที่กำหนดให้กับผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนภายในลำดับ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้เชี่ยวชาญทุกคนมีส่วนร่วมอย่างเหมาะสมลดความเสี่ยงของผู้เชี่ยวชาญบางคนที่ถูกครอบงำในขณะที่คนอื่นยังคงไม่ได้ใช้งาน [2] [3]
ประโยชน์ของการสูญเสียสมดุลระหว่างลำดับ
- การป้องกันความไม่สมดุลอย่างรุนแรง: โดยการมุ่งเน้นไปที่แต่ละลำดับฟังก์ชั่นการสูญเสียนี้จะช่วยรักษาดุลยภาพในการใช้ประโยชน์จากผู้เชี่ยวชาญซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลและหลีกเลี่ยงปัญหาคอขวดที่เกิดจากผู้เชี่ยวชาญมากเกินไป [4] [5]
-เสริมกลยุทธ์การสูญเสียการสูญเสีย: ในขณะที่ Deepseek-V3 ใช้กลไกการปรับแบบไดนามิกเพื่อควบคุมอคติผู้เชี่ยวชาญตามสถิติการใช้งานของพวกเขา วิธีคู่นี้ช่วยเพิ่มความมั่นคงและประสิทธิภาพโดยรวมในระหว่างการฝึกอบรม [6] [7]
โดยสรุปการสูญเสียความสมดุลของลำดับใน Deepseek-V3 มีบทบาทสำคัญในการสร้างความมั่นใจในการใช้ประโยชน์จากผู้เชี่ยวชาญที่สมดุลระหว่างลำดับซึ่งจะช่วยให้ความแข็งแกร่งและประสิทธิผลของโมเดลในการจัดการปัจจัยการผลิตที่หลากหลายโดยไม่ยอมจำนนต่อความไม่สมดุลอย่างรุนแรง
การอ้างอิง:[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-chey-chey-chey-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
[6] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficience-and-scale/
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html