In Deepseek-V3 spielt die Affinitäts-Punktzahl eine entscheidende Rolle im Expertenauswahlprozess in der MIE-Architektur der Expertenmischung (Mischung. Diese Architektur ist so konzipiert, dass sie groß angelegte Sprachmodellierungsaufgaben effizient behandelt werden, indem eine Untergruppe von Experten dynamisch auf der Grundlage der Eingangs-Token aktiviert wird.
Affinity Score -Berechnung
Der Affinitätswert wird als DOT -Produkt der Einbettung des Input -Token und des Zentroids eines bestimmten Experten berechnet. Der Schwerpunkt kann als repräsentativer Vektor für jeden Experten betrachtet werden, der möglicherweise aus den durchschnittlichen Aktivierungen oder Eingaben abgeleitet werden kann, die die Experten verarbeitet. Dieses DOT -Produkt misst, wie eng das Token mit dem Fachwissen jedes verfügbaren Experten ausgerichtet ist.
Expertenauswahlprozess
1. Top-K-Routing: Für jeden Eingangs-Token wählt Deepseek-V3 die Top 8 Experten mit den höchsten Affinitätswerten aus. Dieser Prozess wird als Top-K-Routing bezeichnet, wobei K in diesem Fall auf 8 festgelegt ist [1] [7].
2. Einstellung der Vorspannung: Um das Routing-Zusammenbruch zu verhindern, bei dem zu viele Token an dieselben Experten weitergeleitet werden, führt Deepseek-V3 eine dynamische Vorspannungsanpassung vor. Jeder Experte hat eine Vorspannung $$ b_i $$, die dem Affinitätsbewertungswert während des Routings hinzugefügt wird. Wenn ein Experte überlastet ist, wird seine Verzerrung verringert, und wenn er nicht ausreichend ausgelastet ist, wird seine Verzerrung erhöht. Diese Anpassung hilft dabei, eine ausgewogene Arbeitsbelastung für alle Experten aufrechtzuerhalten, ohne explizite Hilfsverluste zu verwenden [1] [3].
3.. Dies stellt sicher, dass das Modell Rechenressourcen effizient zuweist, indem nur die erforderlichen Experten für jedes Token aktiviert werden [3].
Vorteile der Affinitätsbewertung
- Effizienz: Durch die Auswahl von Experten basierend auf Affinitätswerten senkt Deepseek-V3 die Rechenkosten, indem nur ein Bruchteil der Gesamtparameter des Modells für jedes Token aktiviert wird. Dies führt zu effizienteren Inferenz- und Trainingsprozessen [4] [8].
- Spezialisierung: Die Affinitätsbewertung ermöglicht eine bessere Spezialisierung unter Experten. Jeder Experte kann sich auf bestimmte Muster oder Aufgaben konzentrieren und die allgemeine Repräsentationskraft des Modells und die Fähigkeit, verschiedene Inputs zu behandeln [1] [2], verbessern.
. Dies verhindert, dass das Modell aufgrund von Überlastung Token abgesetzt hat, was in früheren Versionen ein Problem war [2] [3].
Zusammenfassend ist der Affinitätswert in Deepseek-V3 von entscheidender Bedeutung für die dynamische Auswahl der relevantesten Experten für jeden Eingangs-Token, um eine effiziente und spezialisierte Verarbeitung zu gewährleisten und gleichzeitig die Modellstabilität beizubehalten.
Zitate:
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
[3] https://www.youtube.com/watch?v=bv7ct-_spqy
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-tenfit-mixture-experts-moe-models-qi-he-nkgbe
[5] https://www.linkedin.com/pulse/unpacking-teepseek-v3-technical-innovations-question-cost-statton-juplc
[6] https://latenode.com/blog/deepseek-v3-andepseek-r1-integrations-are-now-on-latenode
[7] https://www.linkedin.com/pulse/dynamical-selecting-number-expert-moe-models-like-peepseek-rosi%c4%87-ckytf
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-t-tepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond