DeepSEEK-V3 ekspertu atlases process ir paredzēts, lai nodrošinātu līdzsvarotu un efektīvu uzdevumu izplatīšanu visos ekspertos, izmantojot ekspertu (MOE) arhitektūras sajaukumu. Šis process ir būtisks, lai sasniegtu perfektu prasmju sajaukumu, dinamiski aktivizējot tikai visatbilstošākos ekspertus katram ievades marķierim.
Ekspertu (MOE) arhitektūras sajaukums
DeepSEEK-V3 izmanto MOE arhitektūru, kas ietver modeļa dalīšanu vairākos "ekspertos", katrs specializējies dažādos uzdevumos vai zināšanu jomā. Modelim ir 1 kopīgs eksperts un 256 maršrutēti eksperti, un 8 maršrutēti eksperti ir atlasīti kā aktīvi katram ievades marķierim, pamatojoties uz to atbilstību [1]. Šī pieeja ļauj modelim efektīvāk apstrādāt ievadi, aktivizējot tikai daļu no tā kopējā parametru 37 miljardiem no 671 miljarda katram uzdevumam [6] [7].
ekspertu atlases process
DeepSEEK-V3 ekspertu izvēle ir balstīta uz afinitātes rādītāju, kas tiek aprēķināts kā ieejas marķiera iegulšanas punktu produkts un īpaša eksperta centraid. Šis rezultāts nosaka, cik labi eksperts atbilst ieguldījuma marķiera vajadzībām [1]. Modelī tiek izmantota Top-K atlases stratēģija, kurā apstrādei tiek izvēlēti labākie punktu eksperti. Lai izvairītos no sabrukuma maršrutēšanas, kur dažiem ekspertiem tiek nosūtīti pārāk daudz žetonu, DeepSEEK-V3 izmanto slodzes līdzsvarošanas stratēģiju bez zaudējumiem.
Papildu zaudēto slodzes līdzsvarošana
Šī stratēģija ir saistīta ar aizspriedumu pievienošanu afinitātes rādītājam maršrutēšanas laikā. Neobjektivitāte tiek koriģēta, pamatojoties uz katra eksperta izmantošanu partijā. Ja eksperts ir pārslogots, tā aizspriedumi tiek samazināti, lai atturētu no turpmākiem uzdevumiem, savukārt nepietiekami izmantotie eksperti ir palielinājušies, lai veicinātu lielāku izmantošanu [1] [3]. Šī pieeja nodrošina, ka darba slodze tiek vienmērīgi sadalīta visiem ekspertiem, bez nepieciešamības pēc papildu zaudējumu funkcijām, kas dažreiz var kaitēt modeļa veiktspējai [4].
Ekspertu atlases procesa ieguvumi
Ekspertu atlases process vietnē DeepSEEK-V3 piedāvā vairākas priekšrocības:
-Efektivitāte: aktivizējot tikai attiecīgos ekspertus, modelis samazina skaitļošanas pieskaitīšanu, padarot to rentablāku un energoefektīvāku [6] [9].
- Specializācija: katrs eksperts var specializēties īpašos uzdevumos vai zināšanu jomā, izraisot niansētāku un precīzāku dažādu ieguldījumu apstrādi [1] [9].
- Mērogojamība: MOE arhitektūra ļauj iegūt lielākus modeļus bez pārmērīgām skaitļošanas izmaksām, ļaujot attīstīt sarežģītākas un spējīgas AI sistēmas [4] [6].
Kopumā DeepSEEK-V3 ekspertu atlases process nodrošina perfektu prasmju sajaukumu, dinamiski piešķirot uzdevumus specializētiem ekspertiem, optimizējot efektivitāti un uzlabojot modeļa veiktspēju.
Atsauces:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://www.herohunt.ai/blog/deepseeks-ai-model-revolucioning-global-recruitment
[3] https://www.youtube.com/watch?v=bv7ct-_spqy
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benfit-mixture-experts-models-qi-he-nkgbe
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/
.
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://mindflow.io/blog/deepseek-vs-openai-what-is-deepseek-what-does-depseek-do
[9] https://tldv.io/blog/what-is-depseek/
[10] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-depseek-models-from-v3-to---and-beyond