Použití sigmoidního hradlování v DeepSeek-V3 nabízí několik klíčových výhod, zejména v souvislosti s modely směsi expertů (MOE). Zde jsou podrobné výhody:
1. Skóre demonstrace routeru: na rozdíl od tradičního softmaxového hradlování, které normalizuje skóre u všech odborníků, umožňuje sigmoid Gating samostatně vypočítat skóre každého odborníka. To odděluje skóre routeru, což znamená, že aktivace jednoho odborníka přímo neovlivňuje aktivaci druhých. To může vést k flexibilnějším a jemnějším směrovacím rozhodnutím, protože skóre každého odborníka není omezeno skóre ostatních [5].
2. Vyhýbání se nadměrnému důvěře: Softmax Gating může někdy vést k nadměrnému sebevědomí při rozhodování o směrování, kde je vybrán jediný odborník s velmi vysokou pravděpodobností a potenciálně ignorovat další relevantní odborníky. Sigmoid Gating to zmírňuje tím, že umožňuje aktivaci více odborníků s vysokou pravděpodobností a podporuje vyváženější využití odborníků napříč modelem [5].
3. zachování příspěvků odborníků: Pomocí Sigmoid Gating je příspěvek každého odborníka zachován efektivněji. Hodnoty hradlování, které jsou znásobeny odbornými výstupy, jsou odvozeny z původního afinitního skóre bez normalizace. Tím je zajištěno, že je zachována integrita příspěvku každého odborníka, i když je aktivováno více odborníků [3].
4. Flexibilita při směrování: Sigmoid Gating poskytuje větší flexibilitu při rozhodování o směrování, protože nevynucuje přísnou normalizaci u všech odborníků. Tato flexibilita může být zvláště prospěšná ve scénářích, kde je více odborníků stejně relevantní pro zpracování daného vstupního tokenu, což umožňuje modelu efektivněji využívat rozmanité zdroje znalostí [5].
5. Snížené riziko kolapsu směrování: K kolapsu směrování dochází, když model důsledně upřednostňuje malou podskupinu odborníků a účinně se vrací k hustému modelu. Sigmoidní hradlování v kombinaci s jinými strategiemi vyvažování zátěže, jako jsou termíny dynamického zkreslení, to pomáhá zabránit tím, že podporuje vyváženější rozdělení žetonů napříč odborníky, aniž by přímo penalizovala nerovnováhu prostřednictvím pomocných ztrát [3].
Celkově použití sigmoidního hradlování v DeepSeek-V3 zvyšuje schopnost modelu efektivně řídit odbornou specializaci a sdílení znalostí a přispívá k jeho silné výkonnosti a výpočetní efektivitě.
Citace:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-expplaided-2-deepseekMoe-106CFFCC56C1
[3] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[4] https://www.linkedin.com/posts/niccolo-gentile-phd-02208160_there-is-nepochopitelně-quite-of-aktivity-728951426699493376-Q1OB
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-deepseek-v3
[6] https://meth.org/blog/2025-02-14 Measuringa-Automated-Kernel-engineering/
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what-are-the-benefits-of-Using-A-Sigmoid-Function