Стратегія збалансування навантаження, що не містить, в DeepSeek-V3-це новий підхід, призначений для ефективного розподілу обчислювальних навантажень між експертами в моделі суміші-експерти (МОЕ) без шкоди. Ця стратегія має вирішальне значення, оскільки традиційні методи збалансування навантаження часто покладаються на допоміжні функції втрат, які можуть ввести градієнтні перешкоди та негативно впливати на продуктивність моделі, якщо не належним чином налаштовані.
Фон: суміш-of-experts (moe) та балансування навантаження
У моделях MOE кожен вхід направляється на підмножину експертів на основі механізму решітки. Мета балансування навантаження - забезпечити рівномірно розподілене навантаження серед цих експертів. Традиційні методи використовують допоміжні функції втрат для коригування балів, що може призвести до таких питань, як градієнтна перешкода та деградація продуктивності.
DeepSeek-V3 Допоміжне врівноваження навантаження
DeepSeek-V3 вирішує ці виклики, вводячи стратегію збалансування навантаження без втрат. Замість використання функцій допоміжних втрат він безпосередньо коригує бали решітки, додавши експертний термін зміщення. Цей зміщення не використовується в кінцевих балах з наручення, але має вирішальне значення для вибору експертів у процесі TOPK.
Ось як це працює:
1. Розрахунок зміщення: зміщення для кожного експерта обчислюється на основі різниці між середньою кількістю жетонів, присвоєних кожному експерті, та фактичному призначеному номері. Ця різниця множиться на фіксовану швидкість оновлення, що є регульованим гіперпараметром.
2. Налаштування балів на решітки: Упередженість використовується для коригування балів, що знаходяться $$ S_ {i, t} $$, що представляє ймовірність $$ t $$-Th Thene вибирає $$ i $$-Th експерт. Змінюючи ці бали, модель може динамічно збалансувати навантаження, не вводячи додаткових функцій втрат.
3. Нендиференційний зміщення: Термін зміщення є недиференційним, це означає, що він не впливає на градієнти під час зворотного розповсюдження. Це дозволяє уникнути градієнтних перешкод, збереження причинності та забезпечення того, щоб продуктивність моделі не була порушена процесом балансування навантаження.
Переваги та продуктивність
Стратегія збалансування навантаження, що не містить, в DeepSeek-V3 пропонує кілька переваг:
- Ефективне навчання: Це забезпечує збалансоване навантаження без жертви продуктивності моделі, що робить навчальний процес більш ефективним.
- Стабільність: Уникаючи функцій допоміжних втрат, це мінімізує потенційну зниження продуктивності та підтримує стабільність під час навчання.
- Масштабованість: Цей підхід дозволяє DeepSeek-V3 ефективно масштабувати, що дозволяє йому обробляти великі набори даних та складні завдання без значних накладних витрат.
Загалом, інноваційна стратегія балансування навантаження DeepSeek-V3 є ключовим фактором її здатності досягти високої продуктивності, зберігаючи ефективність та масштабованість, роблячи її конкурентоспроможною з провідними моделями із закритим джерелом [1] [2] [4].
Цитати:
[1] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explained-3-uxiliary-loss-free-load-balancing-4beeb734ab1f
[2] https://bytesizeddesign.substack.com/p/how-deepseek-v3-brings-open-source
.
[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-deepeek-models
[7] https://deepseekv3.org/blog/deepseek-v3-architecture
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-v3