V DeepSeek-V3 spolupracuje dynamické přizpůsobení podmínek zkreslení a sigmoidního hradlování na zvýšení účinnosti a výkonu modelu řešením problému nerovnováhy zatížení mezi odborníky. Zde je podrobné vysvětlení toho, jak se tyto komponenty navzájem doplňují:
Dynamické přizpůsobení podmínek zkreslení
DeepSeek-V3 představuje termín zkreslení pro každého odborníka, který je dynamicky upraven během tréninku, aby udržel rovnováhu zatížení. Tento přístup se vyhýbá potřebě pomocných ztrát, které mohou negativně ovlivnit výkon modelu tím, že jej přinutí upřednostňovat vyvážení zatížení před optimálními rozhodnutími směrování. Termín zkreslení je přidán k skóre odborníka afinity před rozhodnutím top-K směrování, ale neovlivňuje hodnotu hradlování, která je odvozena z původního skóre afinity. Tím je zajištěno, že příspěvek odborníka zůstává neporušený a zároveň podporuje vyvážené směrování.
- Mechanismus nastavení: Pokud je odborník přetížen (dostává více tokenů než průměrný), jeho zkreslení se sníží. Naopak, pokud je odborník podán, zvýší se jeho podmínka zkreslení. Tato úprava pomáhá zabránit kolapsu směrování, kde by model mohl příliš upřednostňovat několik odborníků příliš, což vede k neefektivnímu výpočtu a snížení výhod specializace.
Sigmoid Gating
DeepSeek-V3 nahrazuje tradiční softmaxové hradlování sigmoidními hračkami pro odborné směrování. Tato změna umožňuje každému odborníkovi mít spravedlivou šanci na výběr, protože sigmoidní funkce mapuje jakékoli reálné číslo na hodnotu mezi 0 a 1. Na rozdíl od Softmax, které může vytvořit konkurenční prostředí mezi odborníky (kde jeden odborník je ztráta jiného), sigmoidní směrování zajišťuje nezávislé skóre odborníka, což je nezávislé na ostatních, a redukuje překonané rivality.
- Výhody sigmoidního hradlování: Tento přístup brání tomu, aby model příliš upřednostňoval několik odborníků, což může vést k nedostatečné využití jiných odborníků a sníženému výkonu modelu. Tím, že sigmoid Gating dává každému odborníkovi spravedlivý výstřel, podporuje vyváženější a rozmanitější využití odborníků, což zvyšuje celkovou schopnost a efektivitu modelu.
Doplňková sekvence-moudrá pomocná ztráta
Zatímco primární mechanismus je bezpodmínečná ztráta, DeepSeek-V3 také zahrnuje komplementární ztrátu rovnováhy sekvencí. Tato ztráta, kontrolovaná velmi malým hyperparametrem, působí jako záruka, aby se zabránilo extrémním případům, kdy by jediná sekvence mohla silně upřednostňovat malou podskupinu odborníků. Zajišťuje rovnováhu v každé sekvenci, aniž by významně ovlivnila celkovou dynamiku tréninku.
Jak se dynamické nastavení zkreslení a sigmoidní brány navzájem doplňují
1. Vyvážené využití odborníků: Dynamické přizpůsobení podmínek zkreslení zajišťuje, že žádný odborník není příliš upřednostňován nebo nedostatečně využíván a udržuje vyvážené zatížení u všech odborníků. Sigmoid Gating to podporuje tím, že každému odborníkovi poskytuje nezávislé skóre, sníží konkurenci a zajistí, aby každý odborník měl šanci přispět.
2. Efektivní směrování: Dynamickým úpravou zkreslení založených na využití odborníků může model efektivně směrovat tokeny k nejvhodnějším odborníkům, aniž by se spoléhal na pomocné ztráty, které by mohly ohrozit výkon. Sigmoid Gating usnadňuje toto účinné směrování tím, že umožňuje proces nuance výběru.
3. Vylepšený výkon modelu: Kombinace úpravy dynamického zkreslení a sigmoidního hradlování zvyšuje výkon modelu tím, že zajistí, že každý token je zpracován nejvhodnějším souborem odborníků. To vede k lepší specializaci a sdílení znalostí mezi odborníky, což zlepšuje schopnost modelu efektivně zvládnout různé úkoly.
Stručně řečeno, dynamické přizpůsobení termínů zkreslení a sigmoidního hradlování v DeepSeek-V3 spolupracuje na dosažení vyváženého využití odborníků, efektivního směrování a zlepšeného výkonu modelu, přičemž se vyhýbá nevýhodám tradičních pomocných ztrát.
Citace:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://www.linkedin.com/posts/sathiyakeerthi_howeeeeek-v3-picks-perfect-experts-activity-7287631625310412800-ncyv
[3] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2024/file/1cded4f97cf5f01a284c574110b7e3b9-paper-conference.pdf
[4] https://www.linkedin.com/posts/josif-grabocka-7651b37_241219437v1-Activity-7289784195130781696-DM_V
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/configuration_deepseek.py
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-expplaided-2-deepseekMoe-106CFFCC56C1
[7] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[8] https://www.youtube.com/watch?v=8v2l6sJecw4
[9] https://rxiv.org/ai/
[10] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture