Deepseek-V3, yük dengeleme için birincil yardımcı-loss-free yaklaşımına tamamlayıcı bir strateji olarak sırayla denge kaybı kullanır. Bu denge kaybı, eğitim sırasında bireysel sekanslarda meydana gelebilecek aşırı dengesizliklerin önlenmesinde çok önemlidir.
Sekans-Bize Denge Kaybı Mekanizması
1. Amaç: Sekans bazında denge kaybı, farklı uzmanlar arasındaki yükün model tarafından işlenen her sekans için eşit olarak dağıtılmasını sağlamak için tasarlanmıştır. Bu, özellikle farklı parametre alt kümelerinin (uzmanlar) giriş verilerine göre aktive edildiği uzmanların karışımı (MOE) mimarilerinde önemlidir.
2. Uygulama: Denge kaybı, her bir dizi için uzman yükünü izleyerek ve bazı uzmanlar aşırı kullanıldığında veya yetersiz kullanıldığında bir ceza uygulayarak çalışır. Denge faktörü olarak bilinen, Deepseek-V3'te çok küçük bir değer atanan ve genel performansı önemli ölçüde etkilemeden ince ayarlamalara izin veren bir hiper parametre kullanır [1] [2].
3. Gösterge Fonksiyonu: Denge kaybı, her bir uzmana bir dizi içinde kaç jeton atandığını izleyen bir gösterge işlevi içerir. Bu, tüm uzmanların uygun şekilde meşgul olmasını sağlar, diğerleri boş kalırken bazı uzmanların bunalma riskini hafifletir [2] [3].
Sekans-bazda denge kaybının faydaları
- Aşırı dengesizliğin önlenmesi: Bireysel dizilere odaklanarak, bu kayıp fonksiyonu, model performansını en üst düzeye çıkarmak ve aşırı yüklenmiş uzmanların neden olduğu darboğazlardan kaçınmak için gerekli olan uzman kullanımında dengenin korunmasına yardımcı olur [4] [5].
-Yardımcı kaybı olmayan stratejiyi tamamlayıcı: Deepseek-V3, öncelikle kullanım istatistiklerine göre uzman önyargılarını düzenlemek için dinamik bir ayarlama mekanizması kullanırken, dizi bazda denge kaybı, diziler içi farklılıkları özel olarak hedefleyen ek bir koruma görevi görür. Bu ikili yaklaşım eğitim sırasında genel istikrarı ve verimliliği arttırır [6] [7].
Özetle, Deepseek-V3'teki dizi bazda denge kaybı, sekanslar arasında dengeli uzman kullanımının sağlanmasında kritik bir rol oynar, böylece modelin aşırı dengesizliklere yenik düşmeden çeşitli girdileri ele almadaki sağlamliliğine ve etkinliğine katkıda bulunur.
Alıntılar:[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-chieved-big-desults-with-sal-compute-fb694606d59a?gi=f48ced057a1f
[4] https://www.linkedin.com/posts/sagar-s-desai_deepseekv3-mixtheofexperts-languagemodel-activity-7278419435395170304-meki
[5] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-uniquewaveys-from-depseek-v3?lang=en
[6] https://adasci.org/deepseek-v3-splained-optimizizing-fort-and-scale/
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html