DeepSek-V3: n asiantuntijavalintaprosessi on suunniteltu varmistamaan tehtävien tasapainoinen ja tehokas jakautuminen asiantuntijoiden välillä hyödyntämällä asiantuntijoiden (MOE) arkkitehtuurin seosta. Tämä prosessi on ratkaisevan tärkeää täydellisen taitojen saavuttamiseksi aktivoimalla dynaamisesti vain merkityksellisimmät asiantuntijat jokaiselle syöttömerkille.
-sekoitus asiantuntijoiden (MOE) arkkitehtuuri
Deepseek-V3 käyttää MOE-arkkitehtuuria, joka sisältää mallin jakaminen useisiin "asiantuntijoihin", jotka kukin on erikoistunut eri tehtäviin tai tietoaluksiin. Mallissa on yksi jaettu asiantuntija ja 256 reititettyä asiantuntijaa, ja 8 reititettyä asiantuntijaa valitaan aktiiviseksi jokaiselle syöttömerkille niiden osuvuuden perusteella [1]. Tämä lähestymistapa antaa mallin prosessoida tuloja tehokkaammin aktivoimalla vain murto -osan sen kokonaisparametreista 37 miljardia 671 miljardista "jokaisesta tehtävästä [6] [7].
Asiantuntijavalintaprosessi
Asiantuntijoiden valinta Deepseek-V3: ssa perustuu affiniteettipisteeseen, joka lasketaan syöttötunnuksen upotuksen ja tietyn asiantuntijan keskikohdan pistetuotena. Tämä pistemäärä määrittää, kuinka hyvin asiantuntija vastaa panostunnuksen tarpeita [1]. Malli käyttää Top-K-valintastrategiaa, jossa ylimmän pistemäärän asiantuntijat valitaan käsittelyyn. Reitityksen reitityksen välttämiseksi, joissa muutaman asiantuntijoille lähetetään liian monta tokenia, DeepSeek-V3 työllistää apu-tappioton kuorman tasapainotusstrategia.
Lisä-tappioton kuorman tasapainotus
Tämä strategia sisältää affiniteettipisteiden puolueellisuuden lisäämisen reitityksen aikana. Epätasaisuus säädetään dynaamisesti kunkin erän asiantuntijan käytön perusteella. Jos asiantuntija on ylikuormitettu, sen puolueellisuus vähenee lisää tehtävien estämiseksi, kun taas vajaakäyttöisten asiantuntijoiden puolueellisuus lisääntyy edistämään enemmän käyttöä [1] [3]. Tämä lähestymistapa varmistaa, että työmäärä jakautuu tasaisesti asiantuntijoiden kesken ilman lisätappiotoimintoja, jotka voivat joskus vahingoittaa mallin suorituskykyä [4].
asiantuntijan valintaprosessin edut
Asiantuntijavalintaprosessi DeepSek-V3: ssa tarjoaa useita etuja:
-Tehokkuus: Aktivoimalla vain merkitykselliset asiantuntijat malli vähentää laskennallista yleiskustannuksia, mikä tekee siitä kustannustehokkaamman ja energiatehokkaamman [6] [9].
- Erikoistuminen: Jokainen asiantuntija voi erikoistua tiettyihin tehtäviin tai tietoalueisiin, mikä johtaa monipuolisten panosten vivahteellisempaan ja tarkempaan käsittelyyn [1] [9].
- Skaalautuvuus: MOE -arkkitehtuuri mahdollistaa suuremmat mallit ilman liiallisia laskennallisia kustannuksia, mikä mahdollistaa monimutkaisempien ja kykenevämpien AI -järjestelmien kehittämisen [4] [6].
Kaiken kaikkiaan Deepseek-V3: n asiantuntijavalintaprosessi varmistaa täydellisen sekoituksen taitoja jakamalla dynaamisesti tehtävät erikoistuneille asiantuntijoille, tehokkuuden optimoinnissa ja mallin suorituskyvyn parantamisessa.
Viittaukset:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://www.herohunt.ai/blog/deeptsekek-aai
[3] https://www.youtube.com/watch?v=bv7ct-_spqy
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benefit-sekoitus-experts
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/
.
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deeptseek-v3
.
[9] https://tldv.io/blog/what-is-deepseek/
[10] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepsek-modells