กระบวนการคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญของ Deepseek-V3 ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่าการกระจายงานที่สมดุลและมีประสิทธิภาพทั่วทั้งผู้เชี่ยวชาญใช้ประโยชน์จากส่วนผสมของสถาปัตยกรรมผู้เชี่ยวชาญ (MOE) กระบวนการนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการได้รับการผสมผสานอย่างลงตัวของทักษะโดยการเปิดใช้งานแบบไดนามิกเฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับแต่ละโทเค็นอินพุต
ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MOE) สถาปัตยกรรม
Deepseek-V3 ใช้สถาปัตยกรรม MOE ซึ่งเกี่ยวข้องกับการแบ่งโมเดลออกเป็น "ผู้เชี่ยวชาญหลายคน" แต่ละคนมีความเชี่ยวชาญในงานที่แตกต่างกันหรือโดเมนความรู้ โมเดลมีผู้เชี่ยวชาญร่วมกัน 1 คนและผู้เชี่ยวชาญที่ถูกกำหนดเส้นทาง 256 คนโดยมีผู้เชี่ยวชาญ 8 คนที่ถูกกำหนดเส้นทางเลือกให้ใช้งานสำหรับแต่ละโทเค็นอินพุตตามความเกี่ยวข้อง [1] วิธีการนี้ช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลอินพุตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการเปิดใช้งานเพียงเศษเสี้ยวของพารามิเตอร์ทั้งหมด 37 พันล้านจาก 671 พันล้านสำหรับแต่ละงาน [6] [7]
กระบวนการเลือกผู้เชี่ยวชาญ
การเลือกผู้เชี่ยวชาญใน Deepseek-V3 ขึ้นอยู่กับคะแนนความสัมพันธ์ซึ่งคำนวณเป็นผลิตภัณฑ์ DOT ของการฝังโทเค็นอินพุตและเซนทรอยด์ของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะ คะแนนนี้กำหนดว่าผู้เชี่ยวชาญตรงกับความต้องการของโทเค็นอินพุตได้ดีเพียงใด [1] โมเดลใช้กลยุทธ์การเลือก Top-K ซึ่งมีการเลือกผู้เชี่ยวชาญด้านการให้คะแนนสูงสุดสำหรับการประมวลผล เพื่อหลีกเลี่ยงการล่มสลายของการกำหนดเส้นทางที่มีการส่งโทเค็นจำนวนมากเกินไปไปยังผู้เชี่ยวชาญสองสามคน Deepseek-V3 ใช้กลยุทธ์การปรับสมดุลการโหลดแบบปราศจากการสูญเสีย
บาลาน
กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการเพิ่มอคติให้กับคะแนนความสัมพันธ์ระหว่างการกำหนดเส้นทาง อคติจะถูกปรับแบบไดนามิกตามการใช้งานของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนภายในแบทช์ หากผู้เชี่ยวชาญมีการทำงานมากเกินไปอคติของมันจะลดลงเพื่อกีดกันการมอบหมายเพิ่มเติมในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญที่ใช้งานต่ำกว่ามีอคติเพิ่มขึ้นเพื่อส่งเสริมการใช้งานมากขึ้น [1] [3] วิธีการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าปริมาณงานจะกระจายอย่างสม่ำเสมอทั่วทั้งผู้เชี่ยวชาญโดยไม่จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชั่นการสูญเสียเพิ่มเติมซึ่งบางครั้งอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของโมเดล [4]
ประโยชน์ของกระบวนการคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญ
กระบวนการคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญใน Deepseek-V3 มีประโยชน์หลายประการ:
-ประสิทธิภาพ: โดยการเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องเท่านั้นโมเดลจะลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณทำให้ประหยัดต้นทุนและประหยัดพลังงานได้มากขึ้น [6] [9]
- ความเชี่ยวชาญ: ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนสามารถเชี่ยวชาญในงานเฉพาะหรือพื้นที่ความรู้ซึ่งนำไปสู่การประมวลผลที่หลากหลายและแม่นยำยิ่งขึ้นของอินพุตที่หลากหลาย [1] [9]
- ความสามารถในการปรับขนาด: สถาปัตยกรรม MOE ช่วยให้โมเดลขนาดใหญ่ขึ้นโดยไม่มีค่าใช้จ่ายในการคำนวณมากเกินไปทำให้สามารถพัฒนาระบบ AI ที่ซับซ้อนและมีความสามารถมากขึ้น [4] [6]
โดยรวมแล้วกระบวนการคัดเลือกผู้เชี่ยวชาญของ Deepseek-V3 ทำให้มั่นใจได้ว่าการผสมผสานทักษะที่สมบูรณ์แบบโดยการจัดสรรงานแบบไดนามิกให้กับผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านประสิทธิภาพการเพิ่มประสิทธิภาพและการเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลอง
การอ้างอิง:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://www.herohunt.ai/blog/deepseks-ai-model-revolutionizing-global-recruitment
[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/deepseks-technological-innovations-a-deep-dive-into-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