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「DeepSeek-V3 技术解析」:无辅助损失函数的负载均衡

编者按: 在混合专家模型(MoE)的实践中,负载不均衡俨然已成为制约模型性能提升的关键瓶颈之一。传统的均衡策略往往需要引入复杂的辅助损失函数,不仅增加了训练的复杂度,还可能干扰模型的核心学习目标。工程师们在提升模型效率的道路上,一直苦苦追寻着一个优雅而高效的平衡解决方案。 DeepSeek 团队的这项研究,为这一长期困扰业界的技术难题提供了令人耳目一新的解决思路:通过在门控分数中直接添加专家层面的偏置项,在绝大部分不引入额外损失函数的情况下,实现了模型训练过程中的自适应负载均衡。更令人惊叹的是,这一方法不仅保持了模型的因果关系,还显著提升了训练的稳定性和最终性能。 作者 | Shirley Li 编译 | 岳扬 这是 DeepSeek-V3 系列文章的第三篇,我们将探讨 DeepSeek 模型[1, 2, 3]中与混合专家模型(MoE)相关的另一项关键架构突破:无辅助损失函数的负载均衡(Auxiliary-Loss-Free Load Balancing)[5]。 在本文,我们将深入解析 DeepSeek 如何解决 MoE 的隐藏瓶颈------负载均衡,同时还通过消除梯度干扰和严格遵...

字符串替换研究

一、背景 需求非常简单,给定一组关键词,需要将商品名称中出现过的关键字替换掉; 如:skuName="HUAWEI Pura 70 Pro 国家补贴500元 羽砂黑 12GB+512GB 超高速风驰闪拍 华为鸿蒙智能手机" 需要替换成 skuName="HUAWEI Pura 70 Pro 羽砂黑 12GB+512GB 超高速风驰闪拍 华为鸿蒙智能手机" 这里的关键字"国家补贴500元"; 直接skuName.replace("国家补贴500元", ""),不就可以了吗?如果是一组,那就循环替换就完了嘛,再考虑到关键字前缀问题,对这一组关键词,按字符长度进行排序,先替换长的关键词,再替换短的就ok了; 如果这一组关键词非常多,上千个怎么办?真实场景也是这样的,一般需要替换的关键词都是比较多,并且使用String.replace上线后,直接CPU打满,基本不可用; 这个字段替换本质上与敏感词过滤是一样的原理,针对敏感词的深入研究,出现了 Aho-Corasick(AC自动机) 算法; Aho-Corasick(AC自动机)是一种多模式字符串匹配算法,结合了Trie树的前缀匹配能力和KMP...

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