Bruken av sigmoid gating i DeepSeek-V3 gir flere viktige fordeler, spesielt i sammenheng med modeller med blanding av blander (MOE). Her er de detaljerte fordelene:
1. Avkoblingsruterpoeng: I motsetning til tradisjonell softmax -gating, som normaliserer score på tvers av alle eksperter, kan Sigmoid Gating tillate hver eksperts poengsum beregnes uavhengig. Dette kobler til ruteren, noe som betyr at aktiveringen av en ekspert ikke påvirker andres aktivering direkte. Dette kan føre til mer fleksible og nyanserte rutingsbeslutninger, ettersom hver eksperts poengsum ikke er begrenset av de andres score [5].
2. Unngå overtillit: SoftMax-gating kan noen ganger føre til overtillit i rutingsbeslutningene, der en enkelt ekspert er valgt med veldig høy sannsynlighet, og potensielt ignorerer andre relevante eksperter. Sigmoid gating demper dette ved å la flere eksperter aktiveres med høye sannsynligheter, og fremme en mer balansert utnyttelse av eksperter på tvers av modellen [5].
3. Bevarende ekspertbidrag: Ved å bruke Sigmoid Gating blir bidraget fra hver ekspert bevart mer effektivt. Gangeringsverdiene, som multipliseres med ekspertutgangene, er avledet fra de opprinnelige affinitetspoengene uten normalisering. Dette sikrer at integriteten til hver eksperts bidrag opprettholdes, selv når flere eksperter er aktivert [3].
4. Fleksibilitet i ruting: Sigmoid gating gir mer fleksibilitet i rutingsbeslutninger, da det ikke håndhever en streng normalisering på tvers av alle eksperter. Denne fleksibiliteten kan være spesielt gunstig i scenarier der flere eksperter er like relevante for å behandle et gitt inngangstoken, slik at modellen kan utnytte forskjellige kunnskapskilder mer effektivt [5].
5. Redusert risiko for rutingkollaps: Rutingskollaps oppstår når modellen konsekvent favoriserer en liten delmengde eksperter, og effektivt vender tilbake til en tett modell. Sigmoid gating, kombinert med andre belastningsbalanseringsstrategier som dynamiske skjevheter, hjelper til med å forhindre dette ved å oppmuntre til en mer balansert fordeling av symboler på tvers av eksperter uten direkte å straffe ubalanse gjennom hjelpetap [3].
Totalt sett forbedrer bruken av sigmoid portering i DeepSeek-V3 modellens evne til å administrere ekspertspesialisering og kunnskapsdeling effektivt, og bidrar til dens sterke ytelse og beregningseffektivitet.
Sitasjoner:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiiBhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-depseek-v3?lang=en
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explained-2-depseekmoe-106cffcc56c1
[3] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[4] https://www.linkedin.com/posts/niccolo-gentile-phd-02208160_there-is-forståelig-wite-a-lot-of-q1ob
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-depseek-v3
[6] https://met.org/blog/2025-02-14-measuring-automated-kernel-mintineering/
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what-are-the-benefits-of-dings-a-Sigmoid-function