Deepseek-V3でのS状のゲーティングの使用は、特に混合物(MOE)モデルのコンテキストで、いくつかの重要な利点を提供します。詳細な利点は次のとおりです。
1.ルータースコアのデカップリング：すべての専門家のスコアを正規化する従来のソフトマックスゲーティングとは異なり、シグモイドゲーティングにより、各専門家のスコアを個別に計算できます。これにより、ルータースコアが切り離されます。つまり、ある専門家の活性化が他のエキスパートの活性化に直接影響しないことを意味します。これにより、各専門家のスコアが他のスコアによって制約されていないため、より柔軟で微妙なルーティングの決定につながる可能性があります[5]。
2。自信過剰を避ける：ソフトマックスゲーティングは、他の関連する専門家を無視する可能性が非常に高い確率で単一の専門家が選択されるルーティングの決定に自信過剰につながることがあります。 Sigmoid Gatingは、複数の専門家を高い確率で活性化できるようにし、モデル全体の専門家のよりバランスの取れた利用を促進することにより、これを軽減します[5]。
3.専門家の貢献の保存：シグモイドゲーティングを使用することにより、各専門家の貢献がより効果的に保存されます。ゲーティング値は、エキスパートの出力を掛けており、正規化なしに元のアフィニティスコアから派生しています。これにより、複数の専門家が活性化された場合でも、各専門家の貢献の完全性が維持されます[3]。
4。ルーティングの柔軟性：シグモイドゲーティングは、すべての専門家の厳格な正規化を実施しないため、ルーティングの決定により柔軟性を高めます。この柔軟性は、複数の専門家が特定の入力トークンの処理に等しく関連しているシナリオで特に有益であり、モデルが多様な知識ソースをより効果的に活用できるようにします[5]。
5.ルーティングの崩壊のリスクの低下：ルーティング崩壊は、モデルが一貫して専門家の小さなサブセットを常に好み、効果的に密なモデルに戻ると発生します。動的バイアス用語などの他の負荷分散戦略と組み合わされて、シグモイドゲーティングは、補助損失による不均衡を直接罰することなく、専門家のトークンのよりバランスの取れた分布を促進することにより、これを防ぐのに役立ちます[3]。
全体として、DeepSeek-V3でのS状のゲーティングの使用は、専門家の専門化と知識共有を効率的に管理するモデルの能力を高め、その強力なパフォーマンスと計算効率に貢献します。
引用：
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explaine-2-deepseekmoe-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/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-sing-a-sigmoid-function