Deepseek-V3: s expertvalsprocess är utformad för att säkerställa en balanserad och effektiv distribution av uppgifter över sina experter och utnyttja blandningen av experter (MOE) arkitektur. Denna process är avgörande för att uppnå en perfekt blandning av färdigheter genom att endast aktivera de mest relevanta experterna för varje ingångstoken.
Blandning av experter (MOE) arkitektur
Deepseek-V3 använder en MOE-arkitektur, som involverar att dela modellen i flera "experter", var och en specialiserad på olika uppgifter eller kunskapsdomäner. Modellen har 1 delad expert och 256 dirigerade experter, med 8 dirigerade experter valda som aktiva för varje inputtoken baserat på deras relevans [1]. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för modellen att bearbeta ingångar mer effektivt genom att endast aktivera en bråkdel av dess totala parametrar 37 miljarder av 671 miljarder för varje uppgift [6] [7].
Expertvalsprocess
Valet av experter på Deepseek-V3 är baserat på en affinitetspoäng, som beräknas som punktprodukten från ingångstoken inbäddning och en specifik expertcentroid. Denna poäng avgör hur väl en expert matchar ingångstokenens behov [1]. Modellen använder en Top-K-urvalsstrategi, där de högst poängsexperter väljs för bearbetning. För att undvika att dirigera kollaps, där för många symboler skickas till några experter, använder Deepseek-V3 en extra-förlustfri belastningsbalansstrategi.
Auxiliary-Loss-Free Load Balancing
Denna strategi innebär att lägga till en förspänning till affinitetspoängen under routing. Förspänningen justeras dynamiskt baserat på användningen av varje expert inom ett parti. Om en expert är överbelastad reduceras dess förspänning för att avskräcka ytterligare uppdrag, medan underutnyttjade experter har deras förspänning ökat för att uppmuntra mer användning [1] [3]. Detta tillvägagångssätt säkerställer att arbetsbelastningen är jämnt fördelad mellan experter utan behov av ytterligare förlustfunktioner, vilket ibland kan skada modellprestanda [4].
Fördelar med expertvalsprocessen
Expertvalsprocessen i Deepseek-V3 erbjuder flera fördelar:
-Effektivitet: Genom att endast aktivera relevanta experter reducerar modellen beräkningsområdet, vilket gör den mer kostnadseffektiv och energieffektiv [6] [9].
- Specialisering: Varje expert kan specialisera sig i specifika uppgifter eller kunskapsområden, vilket leder till en mer nyanserad och korrekt bearbetning av olika insatser [1] [9].
- Skalbarhet: MOE -arkitekturen möjliggör större modeller utan överdrivna beräkningskostnader, vilket möjliggör utveckling av mer komplexa och kapabla AI -system [4] [6].
Sammantaget säkerställer Deepseek-V3: s expertvalsprocess en perfekt blandning av färdigheter genom att dynamiskt fördela uppgifter till specialiserade experter, optimera effektiviteten och förbättra modellprestanda.
Citeringar:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://www.herohunt.ai/blog/deepseeks-ai-model-revolutionizing-global-recruitment
[3] https://www.youtube.com/watch?v=bv7ct-_spqy
]
[5] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/
[6] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technological-novations-aep-dive-in-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-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond