Utilizarea închiderii sigmoidelor în Deepseek-V3 oferă mai multe beneficii cheie, în special în contextul modelelor de amestec de experți (MOE). Iată avantajele detaliate:
1.. Scorurile routerului de decuplare: Spre deosebire de închiderea tradițională softmax, care normalizează scorurile la toți experții, sigmoid gating permite calculul fiecărui expert să fie calculat independent. Acest lucru decuplează scorurile routerului, ceea ce înseamnă că activarea unui expert nu influențează în mod direct activarea altora. Acest lucru poate duce la decizii de rutare mai flexibile și nuanțate, deoarece scorul fiecărui expert nu este constrâns de scorurile celorlalți [5].
2. Evitarea excesului de încredere: Batchmax Softmax poate duce uneori la încredere excesivă în deciziile de rutare, unde un singur expert este ales cu o probabilitate foarte mare, ignorând potențial alți experți relevanți. Sigmoid Gating atenuează acest lucru, permițând activarea mai multor experți cu probabilități mari, promovând o utilizare mai echilibrată a experților din model [5].
3. Conservarea contribuțiilor experților: prin utilizarea sigmoidului, contribuția fiecărui expert este păstrată mai eficient. Valorile de închidere, care sunt înmulțite cu rezultatele experților, sunt derivate din scorurile de afinitate originale fără normalizare. Acest lucru asigură că integritatea contribuției fiecărui expert este menținută, chiar și atunci când sunt activați mai mulți experți [3].
4. Flexibilitatea în rutare: Sigmoid Gating oferă mai multă flexibilitate în deciziile de rutare, deoarece nu aplică o normalizare strictă pentru toți experții. Această flexibilitate poate fi deosebit de benefică în scenariile în care mai mulți experți sunt la fel de relevanți pentru procesarea unui simbol de intrare dat, permițând modelului să utilizeze mai eficient surse de cunoștințe diverse [5].
5. Riscul redus de prăbușire a rutelor: prăbușirea rutelor apare atunci când modelul favorizează constant un mic subset de experți, revenind efectiv la un model dens. Gating sigmoid, combinat cu alte strategii de echilibrare a sarcinii, cum ar fi termenii de prejudecăți dinamice, ajută la prevenirea acestui lucru prin încurajarea unei distribuții mai echilibrate a jetoanelor între experți, fără a penaliza direct dezechilibrul prin pierderi auxiliare [3].
În general, utilizarea sigmoidului în Deepseek-V3 îmbunătățește capacitatea modelului de a gestiona specializarea experților și schimbul de cunoștințe eficiente, contribuind la performanța puternică și eficiența sa de calcul.
Citări:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explained-2-eepseekmoe-106cffcc56c1
[3] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[4] https://www.linkedin.com/posts/niccolo-gentile-phd-02208160_there-is-arerstandicabil-quite-a-lot-of-q1ob
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-eepseek-v3
[6] https://metr.org/blog/2025-02-14-measuring-automat-kernel-engineering/
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what-are-the-benefits-of-using-a-sigmoid-funcția