Het gebruik van sigmoïde poort in Deepseek-V3 biedt verschillende belangrijke voordelen, met name in de context van MOE-modellen (MIMUTE-OF-EXPERTS (MOE). Hier zijn de gedetailleerde voordelen:
1. Decouplering router -scores: in tegenstelling tot traditionele softmax gating, die scores normaliseert bij alle experts, kan sigmoid gating de score van elke expert onafhankelijk worden berekend. Dit ontkoppelt de router, wat betekent dat de activering van de ene expert de activering van anderen niet direct beïnvloedt. Dit kan leiden tot meer flexibele en genuanceerde routeringsbeslissingen, omdat de score van elke expert niet wordt beperkt door de scores van de anderen [5].
2. Overbrouwbaarheid vermijden: Softmax-poorten kan soms leiden tot oververtrouwen in de routeringsbeslissingen, waarbij een enkele expert met een zeer hoge kans wordt gekozen, mogelijk andere relevante experts negeren. Sigmoid gating vermindert dit door meerdere experts te laten activeren met grote waarschijnlijkheden, waardoor een meer evenwichtig gebruik van experts in het model wordt bevorderd [5].
3. Bijdragen van experts bewaren: door het gebruik van Sigmoid -gating wordt de bijdrage van elke expert effectiever bewaard. De poortwaarden, die worden vermenigvuldigd met de deskundige uitgangen, zijn afgeleid van de oorspronkelijke affiniteitsscores zonder normalisatie. Dit zorgt ervoor dat de integriteit van de bijdrage van elke expert wordt gehandhaafd, zelfs wanneer meerdere experts worden geactiveerd [3].
4. Flexibiliteit bij het routeren: Sigmoid Gating biedt meer flexibiliteit bij het routeren van beslissingen, omdat het geen strikte normalisatie afdwingt bij alle experts. Deze flexibiliteit kan met name gunstig zijn in scenario's waarbij meerdere experts even relevant zijn voor het verwerken van een gegeven invoertoken, waardoor het model effectiever kan benutten [5].
5. Verminderd risico op instorting van de routing: instorting van routing treedt op wanneer het model consequent een kleine subset van experts begunstigt, effectief terug te keren naar een dicht model. Sigmoid gating, in combinatie met andere strategieën voor belastingbalancering, zoals dynamische biastermen, helpt dit te voorkomen door een meer evenwichtige verdeling van tokens over experts aan te moedigen zonder onevenwicht te bestraffen door hulpverliezen [3].
Over het algemeen verbetert het gebruik van sigmoid gating in Deepseek-V3 het vermogen van het model om deskundige specialisatie en kennisuitwisseling efficiënt te beheren, wat bijdraagt aan de sterke prestaties en de rekenefficiëntie.
Citaten:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explaed-2-deepseekmoe-106cffc56c1
[3] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[4] https://www.linkedin.com/posts/niccolo-gentile-phd-02208160_thee-is-is-quitle-quite-a-lot-of-activity-72899514269994933373376-Q1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OB1OP
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-deepseek-v3
[6] https://metr.org/blog/2025-02-14-measuring-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