DeepSeek-V3s ekspertutvelgelsesprosess er designet for å sikre en balansert og effektiv distribusjon av oppgaver på tvers av ekspertene, og utnytte blandingen av eksperter (MOE) arkitektur. Denne prosessen er avgjørende for å oppnå en perfekt blanding av ferdigheter ved dynamisk å aktivere bare de mest relevante ekspertene for hvert innspill.
Mixture of Experts (MOE) Architecture
DeepSeek-V3 bruker en MOE-arkitektur, som innebærer å dele modellen i flere "eksperter", hver spesialisert i forskjellige oppgaver eller kunnskapsdomener. Modellen har 1 delt ekspert og 256 rutede eksperter, med 8 rutede eksperter valgt som aktive for hvert input -token basert på deres relevans [1]. Denne tilnærmingen gjør at modellen kan behandle innganger mer effektivt ved å aktivere bare en brøkdel av dens totale parametere 37 milliarder av 671 milliarder dollar for hver oppgave [6] [7].
Ekspertvalgsprosess
Valget av eksperter på DeepSeek-V3 er basert på en affinitetspoeng, som beregnes som prikkproduktet til input-token-innebyggingen og en spesifikk eksperts centroid. Denne poengsummen bestemmer hvor godt en ekspert samsvarer med input -tokens behov [1]. Modellen bruker en topp-K-utvelgelsesstrategi, der toppscoringekspertene er valgt for behandling. For å unngå rutingkollaps, der for mange symboler blir sendt til noen få eksperter, bruker DeepSeek-V3 en ekstra-tapsfri belastningsbalanseringsstrategi.
Auxiliary-tap-fri belastningsbalansering
Denne strategien innebærer å legge en skjevhet til affinitetsscore under ruting. Skjevheten justeres dynamisk basert på bruken av hver ekspert innenfor en batch. Hvis en ekspert er overbelastet, reduseres skjevheten til å fraråde ytterligere oppdrag, mens underbrukte eksperter har skjevheten økt for å oppmuntre til mer bruk [1] [3]. Denne tilnærmingen sikrer at arbeidsmengden er jevnt fordelt over eksperter uten behov for ytterligere tapsfunksjoner, noe som noen ganger kan skade modellytelsen [4].
Fordeler med ekspertvalgsprosessen
Ekspertvalgsprosessen i DeepSeek-V3 gir flere fordeler:
-Effektivitet: Ved å aktivere bare relevante eksperter reduserer modellen beregningsoverhead, noe som gjør den mer kostnadseffektiv og energieffektiv [6] [9].
- Spesialisering: Hver ekspert kan spesialisere seg i spesifikke oppgaver eller kunnskapsområder, noe som fører til en mer nyansert og nøyaktig prosessering av forskjellige innganger [1] [9].
- Skalerbarhet: MOE -arkitekturen gir mulighet for større modeller uten overdreven beregningskostnader, noe som muliggjør utvikling av mer komplekse og dyktige AI -systemer [4] [6].
Totalt sett sikrer DeepSeek-V3s ekspertutvelgelsesprosess en perfekt blanding av ferdigheter ved å dynamisk tildele oppgaver til spesialiserte eksperter, optimalisere effektiviteten og forbedre modellytelsen.
Sitasjoner:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://www.herohunt.ai/blog/deepseeeks-ai-model-revolutionizing-global-recruitment
[3] https://www.youtube.com/watch?v=bv7ct-_spqy
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-beenefit-mixture-experts-moe-models-qi-he-nkgbe
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/
[6] https://alliedinsight.com/blog/deepseeeks-technological-invations-a-deep-dive-into-the-v3-model/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://mindflow.io/blog/deepseek-vs-opnai- What-is-depseek-what-Does-Deepseek-do
[9] https://tldv.io/blog/what-is-depseek/
[10] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond