Proces výběru odborníků DeepSeek-V3 je navržen tak, aby zajistil vyvážené a efektivní distribuci úkolů napříč svými odborníky a využíval směs architektury odborníků (MOE). Tento proces je zásadní pro dosažení dokonalé směsi dovedností dynamicky aktivací pouze nejdůležitějších odborníků pro každý vstupní token.
Směs architektury odborníků (MOE)
DeepSeek-V3 využívá architekturu MOE, která zahrnuje rozdělení modelu na více „odborníků“, z nichž každý se specializuje na různé úkoly nebo znalostní domény. Model má 1 sdílený odborník a 256 směrovaných odborníků, přičemž 8 směrovaných odborníků je vybráno jako aktivní pro každý vstupní token na základě jejich relevance [1]. Tento přístup umožňuje modelu efektivněji zpracovávat vstupy aktivace pouze zlomku jeho celkových parametrů 37 miliard z 671 miliard pro každou úkol [6] [7].
Proces výběru odborníků
Výběr odborníků v DeepSeek-V3 je založen na afinitním skóre, které se vypočítá jako DOT produkt vložení vstupního tokenu a centroid konkrétního odborníka. Toto skóre určuje, jak dobře odborník odpovídá potřebám vstupního tokenu [1]. Model používá strategii výběru Top-K, kde jsou pro zpracování vybráni odborníci na nejvyšší hodnocení. Aby se zabránilo kolapsu směrování, kde je DeepSeek-V3 zasíláno příliš mnoho žetonů, využívá strategii vyrovnávání zátěže bez pomocné ztráty.
Vyrovnávání zátěže bez pomocné ztráty
Tato strategie zahrnuje přidání zkreslení ke skóre afinity během směrování. Předpojatost je dynamicky upravena na základě použití každého odborníka v dávce. Pokud je odborník přetížen, jeho zaujatost je snížena, aby odradila další úkoly, zatímco nedostatečně používaní odborníci se zvýšili, aby podpořili větší použití [1] [3]. Tento přístup zajišťuje, že pracovní zátěž je rovnoměrně distribuována mezi odborníky bez nutnosti dalších funkcí ztráty, které mohou někdy poškodit výkon modelu [4].
Výhody procesu výběru odborníků
Proces výběru odborníků v DeepSeek-V3 nabízí několik výhod:
-Účinnost: Aktivací pouze relevantních odborníků model snižuje výpočetní režii, což činí nákladově efektivnější a energeticky efektivnější [6] [9].
- Specializace: Každý odborník se může specializovat na specifické úkoly nebo oblasti znalostí, což vede k dalšímu a přesnějšímu zpracování různých vstupů [1] [9].
- Škálovatelnost: Architektura MOE umožňuje větší modely bez nadměrných výpočetních nákladů, což umožňuje vývoj složitějších a schopných systémů AI [4] [6].
Celkově proces výběru odborníků DeepSeek-V3 zajišťuje perfektní směs dovedností dynamickým přidělováním úkolů specializovaným odborníkům, optimalizací účinnosti a zvyšováním výkonnosti modelu.
Citace:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://www.herohunt.ai/blog/deepseeks-ai-model-revolution-global-recruitment
[3] https://www.youtube.com/watch?v=BV7CT-_SPQY
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benefit--experts-moe-models-qi-nkgbe
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/
[6] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technological-innovations-a-deep-into-v3-model/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://mindflow.io/blog/deepseek-vs-openai-wh-is-deepseek-what-does-deepseek-do
[9] https://tldv.io/blog/what-is-deepseek/
[10] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-V3-to-r1-and-beyond