A DeepSeek-V3-ban az torzítás kifejezések és a szigmoid-kapu dinamikus kiigazítása együtt működik a modell hatékonyságának és teljesítményének javításában azáltal, hogy foglalkozik a szakértők közötti terhelési egyensúlyhiány kérdésével. Íme egy részletes magyarázat arról, hogy ezek az összetevők hogyan kiegészítik egymást:
Az torzítás feltételeinek dinamikus beállítása
A DeepSeek-V3 elősegítő kifejezést vezet be minden szakértő számára, amelyet az edzés során dinamikusan kiigazítanak a terhelés egyensúlyának fenntartása érdekében. Ez a megközelítés elkerüli a kiegészítő veszteségek szükségességét, amelyek negatívan befolyásolhatják a modell teljesítményét azáltal, hogy arra kényszerítik azt, hogy a terhelés egyensúlyát prioritássá tegyék az optimális útválasztási döntésekhez képest. Az elfogultsági kifejezést hozzáadják a szakértői affinitási pontszámhoz, mielőtt a Top-K útválasztási döntést meghoznák, de ez nem befolyásolja a kapuértéket, amely az eredeti affinitási pontszámból származik. Ez biztosítja, hogy a szakértő hozzájárulása sértetlen maradjon, miközben elősegíti a kiegyensúlyozott útválasztást.
- A beállítási mechanizmus: Ha egy szakértő túlterhelt (az átlagnál több tokeneket kap), akkor az elfogultsági kifejezés csökken. Ezzel szemben, ha egy szakértő alá van töltve, akkor az elfogultsági kifejezés megnövekszik. Ez a beállítás elősegíti az útválasztás összeomlását, ahol a modell néhány szakértőt túlzottan kedvelhet, ami nem hatékony számításhoz és csökkent speciális előnyökhöz vezethet.
Sigmoid kapu
A DeepSeek-V3 helyettesíti a hagyományos softmax-kapcsot a Sigmoid Gating-rel a szakértői útválasztáshoz. Ez a változás lehetővé teszi minden szakértő számára, hogy tisztességes esélyt kapjon a kiválasztásra, mivel a Sigmoid függvény minden valós értékű számot 0 és 1 közötti értékre térképez fel. A SoftMax-szal ellentétben, amely versenyképes környezetet teremthet a szakértők körében (ahol az egyik szakértő nyeresége a másik vesztesége), a Sigmoid Gating biztosítja, hogy minden szakértő pontszáma független legyen másoktól, csökkentve az erőteljes rivalizálást.
- A Sigmoid Gating előnyei: Ez a megközelítés megakadályozza, hogy a modell néhány szakértőt túlzottan előnyben részesítsen, ami más szakértők alulhasznosításához és a csökkentett modell teljesítményéhez vezethet. Azáltal, hogy minden szakértőnek tisztességes lövést ad, a Sigmoid Gating elősegíti a szakértők kiegyensúlyozottabb és változatosabb felhasználását, javítva a modell általános képességét és hatékonyságát.
kiegészítő szekvencia-bölcs kiegészítő veszteség
Míg az elsődleges mechanizmus segédvesztés-mentes, a DeepSeek-V3 kiegészítő szekvencia-szempontból egyensúlyvesztést is tartalmaz. Ez a veszteség, amelyet egy nagyon kicsi hiperparaméterrel szabályoznak, biztosítékként szolgál a szélsőséges esetek megakadályozása érdekében, amikor egyetlen szekvencia erősen támogathatja a szakértők kis részhalmazát. Biztosítja az egyensúlyt az egyes szekvenciákon belül anélkül, hogy jelentősen befolyásolná az általános edzésdinamikát.
Hogyan kiegészítik egymást
1. kiegyensúlyozott szakértői felhasználás: Az torzítás feltételeinek dinamikus kiigazítása biztosítja, hogy egyetlen szakértő semmilyen szakértőt sem szabad túlzottan kedvelni, fenntartva a kiegyensúlyozott terhelést az összes szakértő között. A Sigmoid Gating támogatja ezt azáltal, hogy minden szakértőnek független pontszámot biztosít, csökkentve a versenyt és biztosítva, hogy minden szakértőnek esélye van hozzájárulni.
2. Hatékony útválasztás: A szakértői felhasználáson alapuló torzítási kifejezések dinamikus kiigazításával a modell hatékonyan képes a tokeneket a legmegfelelőbb szakértőkhöz vezetni anélkül, hogy a kiegészítő veszteségekre támaszkodna, amelyek veszélyeztethetik a teljesítményt. A Sigmoid Gating megkönnyíti ezt a hatékony útválasztást azáltal, hogy lehetővé teszi az árnyaltabb kiválasztási folyamatot.
3. Javított modellteljesítmény: A dinamikus torzítás beállításának és a szigmoid -kapu kombinációja javítja a modell teljesítményét azáltal, hogy biztosítja, hogy minden token -t a legmegfelelőbb szakértők feldolgozzák. Ez jobb specializációt és tudásmegosztást eredményez a szakértők között, javítva a modell képességét a különféle feladatok hatékony kezelésére.
Összefoglalva: az elfogultsági kifejezések dinamikus kiigazítása és a szigmoid-kapusok a DeepSeek-V3-ban együtt működnek a kiegyensúlyozott szakértői felhasználás, a hatékony útválasztás és a jobb modell teljesítményének elérése érdekében, mindeközben elkerülve a hagyományos kiegészítő veszteségek hátrányait.
Idézetek:
[1] https://machinelearningatcale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://www.linkedin.com/posts/sathiyakeerthi_how-deepseek-v3-picks-pertect-experts-activity-7287631625310412800-ncyv
[3] https://proordings.neurips.cc/paper_files/paper/2024/file/1cded4f97cf5f01a284c574110b7e3b9b9-paper-conterence.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- explained-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