Proses seleksi ahli Deepseek-V3 dirancang untuk memastikan distribusi tugas yang seimbang dan efisien di seluruh para ahli, memanfaatkan arsitektur campuran para ahli (MOE). Proses ini sangat penting untuk mencapai campuran keterampilan yang sempurna dengan hanya mengaktifkan secara dinamis para ahli yang paling relevan untuk setiap token input.
Campuran Arsitektur Pakar (MOE)
Deepseek-V3 menggunakan arsitektur MOE, yang melibatkan membagi model menjadi beberapa "ahli," masing-masing berspesialisasi dalam berbagai tugas atau domain pengetahuan. Model ini memiliki 1 pakar bersama dan 256 ahli yang dirutekan, dengan 8 ahli yang dirutekan dipilih sebagai aktif untuk setiap token input berdasarkan relevansinya [1]. Pendekatan ini memungkinkan model untuk memproses input lebih efisien dengan mengaktifkan hanya sebagian kecil dari total parameter 37 miliar dari 671 miliar untuk setiap tugas [6] [7].
Proses seleksi ahli ###
Pemilihan ahli di Deepseek-V3 didasarkan pada skor afinitas, yang dihitung sebagai produk titik dari embedding token input dan centroid ahli tertentu. Skor ini menentukan seberapa baik seorang ahli cocok dengan kebutuhan input token [1]. Model ini menggunakan strategi seleksi Top-K, di mana para ahli skor tertinggi dipilih untuk diproses. Untuk menghindari rute runtuh, di mana terlalu banyak token dikirim ke beberapa ahli, Deepseek-V3 menggunakan strategi penyeimbangan beban bebas-kehilangan-kehilangan.
Bauxiliary-Loss-Free Balancing
Strategi ini melibatkan penambahan bias ke skor afinitas selama routing. Bias disesuaikan secara dinamis berdasarkan penggunaan masing -masing ahli dalam satu batch. Jika seorang ahli kelebihan beban, biasnya dikurangi untuk mencegah penugasan lebih lanjut, sementara para ahli yang kurang dimanfaatkan meningkat biasnya untuk mendorong lebih banyak penggunaan [1] [3]. Pendekatan ini memastikan bahwa beban kerja didistribusikan secara merata di seluruh ahli tanpa perlu fungsi kerugian tambahan, yang kadang -kadang dapat merusak kinerja model [4].
Manfaat dari proses seleksi ahli
Proses seleksi ahli di Deepseek-V3 menawarkan beberapa manfaat:
-Efisiensi: Dengan mengaktifkan hanya para ahli yang relevan, model ini mengurangi overhead komputasi, membuatnya lebih hemat biaya dan hemat energi [6] [9].
- Spesialisasi: Setiap ahli dapat berspesialisasi dalam tugas -tugas tertentu atau bidang pengetahuan, yang mengarah ke pemrosesan input beragam yang lebih bernuansa dan akurat [1] [9].
- Skalabilitas: Arsitektur MOE memungkinkan model yang lebih besar tanpa biaya komputasi yang berlebihan, memungkinkan pengembangan sistem AI yang lebih kompleks dan mampu [4] [6].
Secara keseluruhan, proses seleksi ahli Deepseek-V3 memastikan perpaduan yang sempurna dari keterampilan dengan mengalokasikan tugas secara dinamis kepada para ahli khusus, mengoptimalkan efisiensi, dan meningkatkan kinerja model.
Kutipan:
[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
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benefit-sixture-experts-moe-odels-qi-e-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-inovations-a-dive-dive-int-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