Deepseek-V3'ün uzman seçim süreci, görevlerin uzmanları arasında dengeli ve verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlamak ve uzmanlar (MOE) mimarisinin karışımından yararlanmak için tasarlanmıştır. Bu süreç, her girdi jetonu için yalnızca en alakalı uzmanları dinamik olarak etkinleştirerek mükemmel bir beceri karışımı elde etmek için çok önemlidir.
Uzmanlar (MOE) mimarisi karışımı
Deepseek-V3, her biri farklı görevler veya bilgi alanlarında uzmanlaşmış modeli birden fazla "uzmana" bölmeyi içeren bir MOE mimarisi kullanır. Model, 1 ortak uzman ve 256 yönlendirilmiş uzmana sahiptir, 8 yönlendirilmiş uzman, alaka düzeylerine dayanarak her bir girdi jetonu için aktif olarak seçilmiştir [1]. Bu yaklaşım, modelin her görev için toplam parametrelerinin sadece bir kısmını 671 milyardan 37 milyardan aktive ederek girdileri daha verimli bir şekilde işlemesine izin verir [6] [7].
Uzman Seçim Süreci
Deepseek-V3'teki uzmanların seçimi, giriş jeton gömme ve belirli bir uzman sentroidinin nokta ürünü olarak hesaplanan bir afinite skoruna dayanmaktadır. Bu puan, bir uzmanın girdi jetonunun ihtiyaçlarına ne kadar iyi eşleştiğini belirler [1]. Model, en çok skor uzmanlarının işleme için seçildiği bir Top-K seçim stratejisi kullanır. Birkaç uzmana çok fazla jetonun gönderildiği yoldan çökmeyi önlemek için Deepseek-V3, yardımcı olmayan bir yük dengeleme stratejisi kullanır.
Yardımcı-Loss-Free yük dengeleme
Bu strateji, yönlendirme sırasında afinite puanına bir önyargı eklemeyi içerir. Önyargı, bir parti içindeki her uzmanın kullanımına bağlı olarak dinamik olarak ayarlanır. Bir uzman aşırı yüklenirse, önyargısı daha fazla ödevi caydırmak için azalırken, az kullanılan uzmanlar daha fazla kullanımı teşvik etmek için önyargıları artmıştır [1] [3]. Bu yaklaşım, iş yükünün, bazen model performansına zarar verebilen ek kayıp fonksiyonlarına ihtiyaç duymadan uzmanlara eşit olarak dağıtılmasını sağlar [4].
Uzman seçim sürecinin faydaları
Deepseek-V3'teki uzman seçim süreci çeşitli avantajlar sunar:
-Verimlilik: Sadece ilgili uzmanları etkinleştirerek, model hesaplama yükünü azaltır, bu da onu daha uygun maliyetli ve enerji tasarruflu hale getirir [6] [9].
- Uzmanlık: Her uzman, belirli görevler veya bilgi alanlarında uzmanlaşabilir ve bu da çeşitli girdilerin daha nüanslı ve doğru bir şekilde işlenmesine yol açabilir [1] [9].
- Ölçeklenebilirlik: MOE mimarisi, aşırı hesaplama maliyetleri olmayan daha büyük modellere izin vererek daha karmaşık ve yetenekli AI sistemlerinin geliştirilmesini sağlar [4] [6].
Genel olarak, Deepseek-V3'ün uzman seçim süreci, özel uzmanlara görevleri dinamik olarak tahsis ederek, verimliliği optimize ederek ve model performansını artırarak becerilerin mükemmel bir karışımını sağlar.
Alıntılar:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://www.herohunt.ai/blog/deepseeks-ai-model-revolutioning-global-secruitment
[3] https://www.youtube.com/watch?v=bv7ct-_spqy
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benefit-mixture-experts-moodels-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
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[8] https://mindflow.io/blog/deepseek-vs-openai-what-is-deepseek-what-des-deepseek-do
[9] https://tldv.io/blog/what-is-deepseek/
[10] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-depseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond