Deepseek-V3: ssa affiniteettipisteellä on ratkaiseva rooli asiantuntijavalintaprosessissa sen sekoitusarkkitehtuurien (MOE) arkkitehtuurissa. Tämä arkkitehtuuri on suunniteltu käsittelemään tehokkaasti laajamittaisia kielten mallintamistehtäviä aktivoimaisesti dynaamisesti asiantuntijoiden osajoukon perusteella syöttömerkkien perusteella.
Affinity -pistemäärä laskenta
Affiniteettipiste lasketaan syöttötunnuksen upotuksen ja tietyn asiantuntijan keskikohdan pistetuotena. Keskusta voidaan ajatella edustavana vektorina jokaiselle asiantuntijalle, joka voidaan johtaa keskimääräisistä aktivoinnista tai panoksista, joita asiantuntija prosessoi. Tämä DOT -tuote mittaa, kuinka tarkasti linjaus on kunkin käytettävissä olevan asiantuntijan asiantuntemuksen kanssa.
Asiantuntijavalintaprosessi
1. Top-K-reititys: Jokaiselle syöttömerkille DeepSeek-V3 valitsee 8 parasta asiantuntijaa, joilla on korkeimmat affiniteettipisteet. Tämä prosessi tunnetaan nimellä Top-K-reititys, jossa K on tässä tapauksessa kiinteä 8 kohdassa [1] [7].
2. Bias-säätö: Reitityksen romahtamisen estämiseksi, jossa liian monta tokenia reititetään samoille asiantuntijoille, DeepSeek-V3 tuo dynaamisen puolueellisuuden säätämisen. Jokaisella asiantuntijalla on puolueellisuus termi $$ b_i $$, joka lisätään sen affiniteettipisteeseen reitityksen aikana. Jos asiantuntija on ylikuormitettu, sen puolueellisuus vähenee, ja jos se on vajaakäyttöinen, sen puolueellisuutta lisääntyy. Tämä säätö auttaa ylläpitämään tasapainoista työmäärää kaikkien asiantuntijoiden välillä käyttämättä nimenomaisia apulaisuja [1] [3].
3. Porttimekanismi: Porttimekanismi laskee pisteet jokaiselle tunnukselle ja valitsee merkittävimmät reititetyt asiantuntijat näiden pisteiden perusteella. Tämä varmistaa, että malli allokoi tehokkaasti laskennallisia resursseja aktivoimalla vain tarvittavat asiantuntijat jokaiselle tunnukselle [3].
Affiniteettipisteistä
- Tehokkuus: Valitsemalla asiantuntijat affiniteettipisteisiin perustuen DeepSeek-V3 vähentää laskennallisia kustannuksia aktivoimalla vain murto-osan mallin kokonaisparametreista jokaiselle tunnukselle. Tämä johtaa tehokkaampiin päätelmä- ja harjoitusprosesseihin [4] [8].
- Erikoistuminen: Affiniteettipiste mahdollistaa asiantuntijoiden paremman erikoistumisen. Jokainen asiantuntija voi keskittyä tiettyihin malleihin tai tehtäviin, mikä parantaa mallin yleistä esitysvoimaa ja kykyä käsitellä erilaisia tuloja [1] [2].
- Stabiilisuus: Dynaaminen puolueellisuuden säätö varmistaa, että mitään asiantuntijaa ei ole ylikuormitettu, säilyttäen vakautta sekä harjoituksen että päätelmien aikana. Tämä estää mallia pudottamasta tokeneja ylikuormituksen vuoksi, mikä oli ongelma aikaisemmissa versioissa [2] [3].
Yhteenvetona voidaan todeta, että DeepSek-V3: n affiniteettipistemäärä on ratkaisevan tärkeä kunkin syöttömerkin asiantuntijoiden dynaamisen asiantuntijoiden valitsemiseksi, mikä varmistaa tehokkaan ja erikoistuneen prosessoinnin säilyttäen samalla mallin vakautta.
Viittaukset:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://martinfowler.com/articles/deepseek-pappers.html
[3] https://www.youtube.com/watch?v=bv7ct-_spqy
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benefit-sekoitus-experts
.
.
.
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepsek-modells