L'utilisation de la déclenchement sigmoïde dans Deepseek-V3 offre plusieurs avantages clés, en particulier dans le contexte des modèles de mélange des experts (MOE). Voici les avantages détaillés:
1. Scores du routeur de découplage: Contrairement à la déclenchement traditionnel SoftMax, qui normalise les scores de tous les experts, le déclenchement sigmoïde permet de calculer le score de chaque expert. Cela découple les scores du routeur, ce qui signifie que l'activation d'un expert n'influence pas directement l'activation des autres. Cela peut conduire à des décisions de routage plus flexibles et nuancées, car le score de chaque expert n'est pas limité par les scores des autres [5].
2. Éviter une confiance excessive: le déclenchement softmax peut parfois entraîner un exercice excessif dans les décisions de routage, où un seul expert est choisi avec une très grande probabilité, ignorant potentiellement d'autres experts pertinents. Le déclenchement sigmoïde atténue cela en permettant à plusieurs experts d'être activés avec des probabilités élevées, favorisant une utilisation plus équilibrée d'experts à travers le modèle [5].
3. Préserver les contributions des experts: En utilisant le déclenchement sigmoïde, la contribution de chaque expert est préservée plus efficacement. Les valeurs de déclenchement, qui sont multipliées par les sorties expertes, sont dérivées des scores d'affinité d'origine sans normalisation. Cela garantit que l'intégrité de la contribution de chaque expert est maintenue, même lorsque plusieurs experts sont activés [3].
4. Flexibilité dans le routage: le déclenchement sigmoïde offre plus de flexibilité dans les décisions de routage, car il n'applique pas une normalisation stricte à tous les experts. Cette flexibilité peut être particulièrement bénéfique dans les scénarios où plusieurs experts sont également pertinents pour le traitement d'un jeton d'entrée donné, permettant au modèle de tirer parti de diverses sources de connaissances plus efficacement [5].
5. Risque réduit de l'effondrement du routage: l'effondrement du routage se produit lorsque le modèle favorise systématiquement un petit sous-ensemble d'experts, revenant efficacement à un modèle dense. La déclenchement sigmoïde, combinée à d'autres stratégies d'équilibrage de charge comme les termes de biais dynamique, aide à prévenir cela en encourageant une distribution plus équilibrée de jetons entre les experts sans pénaliser directement le déséquilibre grâce à des pertes auxiliaires [3].
Dans l'ensemble, l'utilisation de la déclenchement sigmoïde dans Deepseek-V3 améliore la capacité du modèle à gérer efficacement la spécialisation des experts et le partage des connaissances, contribuant à ses performances solides et à sa efficacité de calcul.
Citations:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explagé-2-epseekmoe-106cffcc56c1
[3] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[4] https://www.linkedin.com/posts/niccolo-gentile-phd-02208160_there-is-understandably-quite-a-lot-of-activity-7289951426699493376-q1oB
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/udgetantspanding-deepseek-v3
[6] https://met.org/blog/2025-02-14-Measur-Automated-Kernel-Engineering/
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what-are-the-benefits-of-using-a-sigmoïd-function