Proces selekcji Expert Deepseek-V3 został zaprojektowany w celu zapewnienia zrównoważonego i wydajnego dystrybucji zadań wśród jego ekspertów, wykorzystując mieszankę architektury ekspertów (MOE). Proces ten ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia doskonałej mieszanki umiejętności poprzez dynamiczne aktywowanie tylko najbardziej odpowiednich ekspertów dla każdego tokena wejściowego.
Mieszanka architektury ekspertów (MOE)
Deepseek-V3 wykorzystuje architekturę MoE, która polega na podzieleniu modelu na wielu „ekspertów”, każdy specjalizuje się w różnych zadaniach lub domenach wiedzy. Model ma 1 wspólnych ekspertów ekspertów i 256 rozszyżonych ekspertów, a 8 kierowanych ekspertów wybrało jako aktywnych dla każdego tokena wejściowego w oparciu o ich znaczenie [1]. Takie podejście pozwala modelowi bardziej wydajnie przetwarzać dane wejściowe poprzez aktywację tylko ułamka jego całkowitych parametrów 37 miliardów na 671 miliardów dla każdego zadania [6] [7].
Proces selekcji ekspertów ###
Wybór ekspertów w DeepSeek-V3 opiera się na wyniku powinowactwa, który jest obliczany jako produkt kropki osadzania tokena wejściowego i środowisko konkretnego eksperta. Ten wynik określa, jak dobrze ekspert odpowiada potrzebom tokena wejściowego [1]. Model wykorzystuje strategię wyboru najwyższego poziomu, w której do przetwarzania wybierają eksperci od najwyższej jakości. Aby uniknąć upadku routingu, w którym zbyt wiele tokenów jest wysyłanych do kilku ekspertów, Deepseek-V3 stosuje strategię równoważenia obciążenia wolnego od przetrwania.
###
Ta strategia polega na dodaniu stronniczości do wyniku powinowactwa podczas routingu. Odchylenie jest dostosowywane dynamicznie w oparciu o użycie każdego eksperta w partii. Jeśli ekspert zostanie przeciążony, jego uprzedzenie jest zmniejszone w celu zniechęcenia do dalszych zadań, podczas gdy eksperci niedostatecznie wykorzystani zwiększają się, aby zachęcić do większego wykorzystania [1] [3]. Podejście to zapewnia, że obciążenie jest równomiernie rozmieszczone między ekspertami bez potrzeby dodatkowych funkcji strat, co może czasem zaszkodzić wydajności modelu [4].
Korzyści z procesu selekcji ekspertów
Proces selekcji ekspertów w Deepseek-V3 oferuje kilka korzyści:
-Wydajność: Aktywując tylko odpowiednich ekspertów, model zmniejsza koszty obliczeniowe, dzięki czemu jest bardziej opłacalny i energooszczędny [6] [9].
- Specjalizacja: Każdy ekspert może specjalizować się w określonych zadaniach lub obszarach wiedzy, co prowadzi do bardziej dopracowanego i dokładnego przetwarzania różnorodnych nakładów [1] [9].
- Skalowalność: Architektura MOE pozwala na większe modele bez nadmiernych kosztów obliczeniowych, umożliwiając rozwój bardziej złożonych i zdolnych systemów AI [4] [6].
Ogólnie rzecz biorąc, proces selekcji Deepseek-V3 zapewnia doskonałe połączenie umiejętności poprzez dynamiczne przydzielanie zadań specjalistom, optymalizacyjnym wydajności i zwiększaniu wydajności modelu.
Cytaty:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://www.herohunt.ai/blog/deepseeks-ai-model-revolutioning-global-recruitment
[3] https://www.youtube.com/watch?v=bv7ct-_spqy
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benefit-mixture-experts-moe-models-qi-he-nkgbe
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_trusty_better_than/
[6] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technological-innovations-a-deep-dive-into-the-v3-model/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://mindflow.io/blog/deepseek-vs-openai-what-is-deepseek -what-does-deepseek-do
[9] https://tldv.io/blog/what-is-deepseek/
[10] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-goide-to-deepseek-models-from-v3-r1-and-beyond