Deepseek-V3 ekspertide valikuprotsess on loodud selleks, et tagada ülesannete tasakaalustatud ja tõhus jaotus ekspertide vahel, võimendades ekspertide (MOE) arhitektuuri segu. See protsess on ülioluline oskuste täiusliku segu saavutamiseks, aktiveerides dünaamiliselt iga sisendmärgi jaoks kõige olulisemaid eksperte.
Ekspertide segu (MOE) arhitektuur
Deepseek-V3 kasutab MOE arhitektuuri, mis hõlmab mudeli jagamist mitmeks "eksperdiks", millest igaüks on spetsialiseerunud erinevatele ülesannetele või teadmiste valdkondadele. Mudelil on 1 jagatud ekspert ja 256 suunatud eksperti, 8 suunatud eksperti, kes valiti iga sisendmärgi jaoks aktiivseks, lähtudes nende asjakohasusest [1]. See lähenemisviis võimaldab mudelil sisendeid tõhusamalt töödelda, aktiveerides ainult murdosa koguparameetritest 37 miljardit - 671 miljardit iga ülesande kohta [6] [7].
Ekspertide valikuprotsess
Deepseek-V3 ekspertide valik põhineb afiinsusskooril, mis arvutatakse sisendmärgi manustamise ja konkreetse eksperdi keskpunkti punktproduktina. See tulemus määrab, kui hästi ekspert vastab sisendmärgi vajadustele [1]. Mudel kasutab Top-K valiku strateegiat, kus töötlemiseks valitakse tipptasemel eksperdid. Deepseek-V3 abil kasutab Deepseek-V3, kui marsruutimise kokkuvarisemise vältimiseks kasutatakse mõnele eksperdile liiga palju žetoone.
Lisakaotusevaba koormuse tasakaalustamine
See strateegia hõlmab afiinsuse skoori eelarvamuste lisamist marsruutimise ajal. Eelistage dünaamiliselt vastavalt iga eksperdi kasutamisele partiis. Kui ekspert on ülekoormatud, vähendatakse selle eelarvamusi edasiste ülesannete heidutamiseks, samal ajal kui alakasutatud eksperdid on suurenenud, et soodustada rohkem kasutamist [1] [3]. See lähenemisviis tagab, et töökoormus on ekspertide vahel ühtlaselt jaotunud, ilma et oleks vaja täiendavaid kahjumisfunktsioone, mis võib mõnikord mudeli jõudlust kahjustada [4].
Ekspertide valikuprotsessi eelised
Ekspertide valikuprotsess Deepseek-V3 pakub mitmeid eeliseid:
-Tõhusus: aktiveerides ainult asjakohaseid eksperte, vähendab mudel arvutuslikku üldkulusid, muutes selle kulutõhusamaks ja energiatõhusamaks [6] [9].
- Spetsialiseerumine: iga ekspert saab spetsialiseeruda konkreetsetele ülesannetele või teadmiste valdkondadele, mis viib erinevate sisendite nüansirikkama ja täpsema töötlemiseni [1] [9].
- Mastaapsus: MOE arhitektuur võimaldab suuremaid mudeleid ilma liigsete arvutuskuludeta, võimaldades välja töötada keerukamaid ja võimekamaid AI -süsteeme [4] [6].
Üldiselt tagab Deepseek-V3 ekspertide valikuprotsess täiusliku segu oskuste segu, eraldades dünaamiliselt ülesanded spetsialiseerunud ekspertidele, optimeerides tõhusust ja parandades mudeli jõudlust.
Tsitaadid:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
]
[3] https://www.youtube.com/watch?v=bv7ct-_spqy
]
]
]
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
]
[9] https://tldv.io/blog/what-is-reepseek/
]