Papildu zvejas slodzes līdzsvarošanas stratēģija DeepSEEK-V3 ir jauna pieeja, kas izstrādāta, lai efektīvi sadalītu skaitļošanas slodzes starp ekspertiem ekspertu (MOE) modelī, neapdraudot veiktspēju. Šī stratēģija ir būtiska, jo tradicionālās slodzes līdzsvarošanas metodes bieži paļaujas uz palīgdarbības zaudēšanas funkcijām, kas var radīt gradienta traucējumus un negatīvi ietekmēt modeļa veiktspēju, ja tā nav pareizi noregulēta.
fons: Experts maisījums (MOE) un slodzes līdzsvarošana
MOE modeļos katra ievade tiek novirzīta uz ekspertu apakškopu, pamatojoties uz vārtu gājiena mehānismu. Slodzes līdzsvarošanas mērķis ir nodrošināt, ka darba slodze tiek vienmērīgi sadalīta starp šiem ekspertiem. Tradicionālajās metodēs tiek izmantotas papildu zaudēšanas funkcijas, lai pielāgotu vārtu guvumu rādītājus, kas var izraisīt tādas problēmas kā gradienta traucējumi un veiktspējas sadalīšanās.
DeepSeek-V3 palīgslodzes līdzsvarošana bez zaudējumiem
DeepSEEK-V3 risina šos izaicinājumus, ieviešot nesaturošu slodzes līdzsvarošanas stratēģiju. Tā vietā, lai izmantotu papildu zaudējumu funkcijas, tas tieši pielāgo vārtu guvumu rādītājus, pievienojot ekspertu neobjektivitātes terminu. Šī neobjektivitāte netiek izmantota galīgajā vārtu guvumā, bet ir būtiska, lai izvēlētos ekspertus TOPK procesā.
Lūk, kā tas darbojas:
1. Neobjektivitātes aprēķināšana: katra eksperta novirze tiek aprēķināta, pamatojoties uz starpību starp vidējo katram ekspertam piešķirto žetonu skaitu un faktisko piešķirto numuru. Šī atšķirība tiek reizināta ar fiksētu atjaunināšanas ātrumu, kas ir noskaņojams hiperparametrs.
2. Pielāgojot vārtus: novirzes izmanto, lai pielāgotu vērtības rādītājus $$ S_ {i, t} $ $, kas apzīmē $$ t $$ marķiera varbūtību, izvēloties $$ i $$-TH ekspertu. Mainot šos rādītājus, modelis var dinamiski līdzsvarot slodzi, neieviešot papildu zaudējumu funkcijas.
3. NEDIFERENCENCENTIJAMA: Neobjektivitātes termins nav atšķirīgs, tas nozīmē, ka tas neietekmē gradientus aizmugures izplatības laikā. Tas ļauj izvairīties no gradienta traucējumiem, cēloņsakarības saglabāšanas un nodrošināšanas, lai modeļa veiktspēju neapdraudētu slodzes līdzsvarošanas process.
Priekšrocības un veiktspēja
Papildu slodzes nesaturošo slodzes līdzsvarošanas stratēģija DeepSEEK-V3 piedāvā vairākas priekšrocības:
- Efektīva apmācība: tas nodrošina līdzsvarotu darba slodzi, neupurējot modeļa veiktspēju, padarot apmācības procesu efektīvāku.
- Stabilitāte: izvairoties no palīgdarbības zaudēšanas funkcijām, tas samazina iespējamo veiktspējas sadalīšanos un uztur stabilitāti apmācības laikā.
- mērogojamība: Šī pieeja ļauj efektīvi izmantot DeepSEEK-V3, ļaujot tai rīkoties ar lielām datu kopām un sarežģītiem uzdevumiem bez ievērojamām pieskaitāmām izmaksām.
Kopumā DeepSEEK-V3 inovatīvā slodzes līdzsvarošanas stratēģija ir galvenais faktors tā spējā sasniegt augstas veiktspējas, saglabājot efektivitāti un mērogojamību, padarot to konkurētspējīgu ar vadošajiem slēgtā avota modeļiem [1] [2] [4].
Atsauces:
[1.]
[2] https://bytesizeddesign.substack.com/p/how-depseek-v3-crings-open-ource
.
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[5] https://www.youtube.com/watch?v=2prkhkbddyu
[6] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepseek-models
[7] https://deepseekv3.org/blog/deepseek-v3- arhitektūra
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-v3