Dans Deepseek-V3, l'ajustement dynamique des termes de biais et de la déclenchement sigmoïde fonctionne ensemble pour améliorer l'efficacité et les performances du modèle en abordant la question du déséquilibre de charge chez les experts. Voici une explication détaillée de la façon dont ces composants se complètent:
Ajustement dynamique des termes de biais
Deepseek-V3 introduit un terme de biais pour chaque expert, qui est ajusté dynamiquement pendant la formation pour maintenir l'équilibre de la charge. Cette approche évite la nécessité de pertes auxiliaires qui peuvent avoir un impact négatif sur les performances du modèle en la forçant à hiérarchiser l'équilibre de la charge par rapport aux décisions de routage optimales. Le terme de biais est ajouté au score d'affinité experte avant de prendre la décision de routage en K, mais elle n'affecte pas la valeur de déclenchement, qui est dérivée du score d'affinité d'origine. Cela garantit que la contribution de l'expert reste intacte tout en favorisant un routage équilibré.
- Mécanisme d'ajustement: si un expert est surchargé (recevant plus de jetons que la moyenne), son terme de biais est diminué. Inversement, si un expert est sous-tenu, son terme de biais est augmenté. Cet ajustement aide à prévenir l'effondrement du routage, où le modèle pourrait favoriser quelques experts excessivement, conduisant à un calcul inefficace et à une réduction des avantages de spécialisation.
Gating sigmoïde
Deepseek-V3 remplace le déclenchement traditionnel de softmax par le déclenchement sigmoïde pour le routage expert. Ce changement permet à chaque expert d'avoir une chance équitable d'être sélectionné, car la fonction sigmoïde correspond à tout nombre réel à une valeur entre 0 et 1. Contrairement à SoftMax, qui peut créer un environnement compétitif parmi les experts (où le gain d'un expert est la perte d'un autre), le déclenchement sigmoïde garantit que le score de chaque expert est indépendant des autres, réduisant la rivalité forcée.
- Avantages de la déclenchement sigmoïde: Cette approche empêche le modèle de favoriser trop quelques experts, ce qui peut entraîner une sous-utilisation d'autres experts et une diminution des performances du modèle. En donnant à chaque expert un coup équitable, le déclenchement sigmoïde favorise une utilisation plus équilibrée et diversifiée des experts, améliorant la capacité et l'efficacité globales du modèle.
Perte auxiliaire complémentaire sur séquence
Bien que le mécanisme principal soit sans défaite auxiliaire, Deepseek-V3 intègre également une perte de balance complémentaire par séquence. Cette perte, contrôlée par un très petit hyperparamètre, agit comme une sauvegarde pour empêcher les cas extrêmes où une seule séquence pourrait fortement favoriser un petit sous-ensemble d'experts. Il garantit l'équilibre dans chaque séquence sans avoir un impact significatif sur la dynamique de formation globale.
Comment l'ajustement du biais dynamique et le déclenchement sigmoïde se complètent mutuellement
1. Utilisation équilibrée des experts: L'ajustement dynamique des termes de biais garantit qu'aucun expert n'est trop favorisé ou sous-utilisé, en maintenant une charge équilibrée à tous les experts. Le déclenchement sigmoïde soutient cela en fournissant à chaque expert un score indépendant, en réduisant la concurrence et en veillant à ce que chaque expert ait une chance de contribuer.
2. Route efficace: En ajustant dynamiquement les termes de biais en fonction de l'utilisation des experts, le modèle peut acheminer efficacement les jetons vers les experts les plus appropriés sans s'appuyer sur les pertes auxiliaires qui pourraient compromettre les performances. Le déclenchement sigmoïde facilite ce routage efficace en permettant un processus de sélection plus nuancé.
3. Amélioration des performances du modèle: la combinaison de l'ajustement du biais dynamique et du déclenchement sigmoïde améliore les performances du modèle en s'assurant que chaque jeton est traité par l'ensemble d'experts le plus approprié. Cela conduit à une meilleure spécialisation et un partage des connaissances entre les experts, améliorant la capacité du modèle à gérer efficacement diverses tâches.
En résumé, l'ajustement dynamique des termes de biais et le déclenchement sigmoïde dans Deepseek-V3 travaillent ensemble pour réaliser une utilisation équilibrée d'experts, un routage efficace et une amélioration des performances du modèle, tout en évitant les inconvénients des pertes auxiliaires traditionnelles.
Citations:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://www.linkedin.com/posts/sathiyakeerthi_how-deepseek-v3-picks-perfect-experts-activité-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-activité-7289784195130781696-dm_v
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/configuration_deepseek.py
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explagé-2-epseekmoe-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