Sigmoid-portin käyttö DeepSeek-V3: ssa tarjoaa useita keskeisiä etuja, etenkin kokeilun seoksen (MOE) mallien yhteydessä. Tässä ovat yksityiskohtaiset edut:
1. Reititinpisteiden erottaminen: Toisin kuin perinteinen Softmax -portti, joka normalisoi pisteet kaikkien asiantuntijoiden välillä, Sigmoid -portin avulla kunkin asiantuntijan pisteet voidaan laskea itsenäisesti. Tämä erottaa reitittimen pisteet, mikä tarkoittaa, että yhden asiantuntijan aktivointi ei vaikuta suoraan muiden aktivointiin. Tämä voi johtaa joustavampiin ja vivahteisiin reitityspäätöksiin, koska muiden pisteet eivät rajoita kunkin asiantuntijan pisteet [5].
2. Ylimääräisen luottamuksen välttäminen: Softmax-portin voi joskus johtaa ylimääräiseen luottamukseen reitityspäätöksissä, joissa yksi asiantuntija valitaan erittäin suurella todennäköisyydellä, potentiaalisesti sivuuttaen muut asiaankuuluvat asiantuntijat. Sigmoid -portti lieventää tätä sallimalla useiden asiantuntijoiden aktivoida suurilla todennäköisyyksillä edistäen asiantuntijoiden tasapainoisempaa käyttöä mallin ajan [5].
3. Asiantuntijaosuuksien säilyttäminen: Sigmoid -portin avulla kunkin asiantuntijan panos säilyy tehokkaammin. Porttiarvot, jotka kerrotaan asiantuntijoiden lähdöillä, on johdettu alkuperäisistä affiniteettipisteistä ilman normalisointia. Tämä varmistaa, että kunkin asiantuntijan panoksen eheys ylläpidetään, vaikka useita asiantuntijoita aktivoidaan [3].
4. Reitityksen joustavuus: Sigmoid -portti tarjoaa enemmän joustavuutta reitityspäätöksissä, koska se ei pane täytäntöön tiukkaa normalisointia kaikilla asiantuntijoilla. Tämä joustavuus voi olla erityisen hyödyllinen skenaarioissa, joissa useat asiantuntijat ovat yhtä merkityksellisiä tietyn syöttötunnuksen käsittelemiseksi, jolloin malli voi hyödyntää monipuolisia tietolähteitä tehokkaammin [5].
5. Vähentynyt reititysriski: Reititys romahtaminen tapahtuu, kun malli suosii jatkuvasti pientä osajoukkoa asiantuntijoita, jotka palautuvat tehokkaasti tiheään malliin. Sigmoid-portti yhdistettynä muihin kuorman tasapainotusstrategioihin, kuten dynaamisiin puolueellisuustermeihin, auttaa estämään tätä kannustamalla tasapainoisempaa rahakkeiden jakautumista asiantuntijoiden välillä rankaisematta suoraan epätasapainoa apulaisujen kautta [3].
Kaiken kaikkiaan Sigmoid-portin käyttö Deepseek-V3: ssa parantaa mallin kykyä hallita asiantuntijoiden erikoistumista ja tiedon jakamista tehokkaasti, mikä edistää sen vahvaa suorituskykyä ja laskennallista tehokkuutta.
Viittaukset:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
.
[3] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
.
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-deepseek-v3
.
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
.