Odborný proces expertného výberu spoločnosti DeepSEEK-V3 je navrhnutý tak, aby zabezpečil vyváženú a efektívnu distribúciu úloh medzi svojimi odborníkmi a využíva zmes architektúry expertov (MOE). Tento proces je rozhodujúci pre dosiahnutie dokonalej zmesi zručností dynamickou aktiváciou iba najrelevantnejších odborníkov pre každý vstupný token.
Zmes architektúry expertov (MOE)
Deepseek-V3 používa architektúru MOE, ktorá zahŕňa rozdelenie modelu na viacerých „odborníkov“, z ktorých každý sa špecializuje na rôzne úlohy alebo znalostné domény. Model má 1 zdieľaného odborníka a 256 smerovaných odborníkov, pričom 8 smerovaných odborníkov je vybratých ako aktívnych pre každý vstupný token na základe ich relevantnosti [1]. Tento prístup umožňuje modelu efektívnejšie spracovať vstupy aktivovaním iba zlomku jeho celkových parametrov 37 miliárd zo 671 miliárd pre každú úlohu [6] [7].
Výberový proces odborníka
Výber odborníkov v Deepseek-V3 je založený na afinitnom skóre, ktoré sa vypočíta ako bodový produkt vstupného tokenu vkladania a centroidu špecifického odborníka. Toto skóre určuje, ako dobre odborník zodpovedá potrebám vstupného tokenu [1]. Model používa stratégiu výberu Top-K, kde sú na spracovanie vybraní odborníci na špičkové skóre. Aby sa predišlo kolapsu smerovania, kde je príliš veľa tokenov posielaných niekoľkým odborníkom, Deepseek-V3 používa stratégiu vyrovnávania zaťaženia bez pomocného strát.
Pomocné vyváženie záťaže bez straty
Táto stratégia zahŕňa pridanie zaujatosti k skóre afinity počas smerovania. Predpojatosť je dynamicky upravená na základe použitia každého odborníka v dávke. Ak je expert preťažený, jeho zaujatosť sa zníži, aby odrádzala ďalšie úlohy, zatiaľ čo nedostatočne využívané odborníci sa zvýšili zaujatosť, aby povzbudili väčšie využitie [1] [3]. Tento prístup zaisťuje, že pracovné zaťaženie je rovnomerne distribuované medzi odborníkmi bez potreby ďalších stratových funkcií, ktoré niekedy môžu poškodiť výkon modelu [4].
Výhody procesu výberu odborníkov
Proces výberu expertov v Deepseek-V3 ponúka niekoľko výhod:
-Účinnosť: Aktiváciou iba príslušných odborníkov model znižuje výpočtové režijné náklady, vďaka čomu je nákladovo efektívnejšia a energeticky efektívna [6] [9].
- Špecializácia: Každý odborník sa môže špecializovať na konkrétne úlohy alebo oblasti znalostí, čo vedie k podrobnejšiemu a presnejšiemu spracovaniu rôznych vstupov [1] [9].
- Škálovateľnosť: Architektúra MOE umožňuje väčšie modely bez nadmerných výpočtových nákladov, čo umožňuje vývoj zložitejších a schopných systémov AI [4] [6].
Celkovo, proces expertov spoločnosti Deepseek-V3 zaisťuje dokonalú zmes zručností dynamickým prideľovaním úloh špecializovaných odborníkov, optimalizáciou efektívnosti a zvýšením výkonu modelu.
Citácie:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://www.herohunt.ai/blog/blog/deepseeks-ai-model-revolutionaling-global-ecruitment
[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_truly_better_than/
[6] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technology-innovations--deep-dive-into-the-the-the-v3-model/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://mindflow.io/blog/deepseek-vs-openai-hhat-is-deepseek-what-does-deepseek-d
[9] https://tldv.io/blog/what-is-deepseek/
[10] https://www.bentoml.com/blog/the-Complete-guide-toeepseek-models-models-models-models-models--v3-1-d1-and--beyond