DeepSeek的无损辅助负载均衡策略介绍

DeepSeek的无损辅助负载均衡策略介绍

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/bestpasu/article/details/145539586

DeepSeek的无损辅助负载均衡策略是一种创新的负载均衡方法，旨在解决MoE（Mixture of Experts）模型中专家负载不平衡的问题，同时避免传统辅助损失策略可能带来的负面影响。以下是该策略的详细介绍：

1.核心机制

DeepSeek的无损辅助负载均衡策略通过动态调整每个专家的偏置项（Bias Term）来实现负载均衡，而无需引入额外的辅助损失函数。具体来说：

• 在进行top-K路由决策时，系统会根据每个专家的当前负载动态调整其偏置项。

• 如果某个专家负载过高，则降低其偏置项，使其接收更少的任务；反之，如果某个专家负载过低，则增加其偏置项，使其接收更多任务。

• 偏置项的更新速度由超参数γ控制，在预训练阶段通常设置为较小值（如0.001），而在后续阶段逐步减小。

2.优势

（1）性能提升

• 避免性能下降：传统的辅助损失策略可能会引入干扰梯度，从而损害模型性能。而无损辅助负载均衡策略通过动态调整偏置项，避免了这种负面影响。

• 模型性能上限提升：研究表明，该策略能够在保持高效训练的同时，显著提升模型的性能上限。

（2）负载均衡

• 动态平衡：通过实时更新偏置项，系统能够确保每个专家的负载分布更加均匀，避免了部分专家过载或空闲的情况。

• 消除极端不平衡：为了进一步防止单个序列中出现极端不平衡的情况，DeepSeek还引入了序列级平衡损失函数，以确保每个序列内的专家负载均衡。

3.技术细节

（1）偏置项的应用

• 每个专家的亲和力分数（通过sigmoid函数计算）会加上对应的偏置项，用于确定路由决策。

• 偏置项的更新基于每个专家的最新负载情况，确保负载分布的动态平衡。

（2）序列级平衡损失

• 在无损辅助负载均衡的基础上，DeepSeek还引入了序列级平衡损失函数（Complementary Sequence-Wise Auxiliary Loss），以进一步优化单个序列内的负载分配。

4.应用场景

该策略广泛应用于DeepSeek-V3模型中，特别是在大规模预训练和推理任务中表现突出。例如：

• 在140T tokens的预训练任务中，DeepSeek-V3仅需2.6