Использование сигмоидного стробирования в DeepSeek-V3 предлагает несколько ключевых преимуществ, особенно в контексте моделей смеси экспертов (MOE). Вот подробные преимущества:
1. Оценки отделения маршрутизатора: в отличие от традиционного стробирования Softmax, которое нормализует оценки для всех экспертов, Sigmoid -стробирование позволяет вычислять оценку каждого эксперта независимо. Это разворачивает оценки маршрутизатора, что означает, что активация одного эксперта напрямую не влияет на активацию других. Это может привести к более гибким и нюансированным решениям по маршрутизации, поскольку оценка каждого эксперта не ограничивается оценками других [5].
2. Избегание чрезмерной достоверности: стробирование SoftMax иногда может привести к чрезмерной уверенности в решениях по маршрутизации, где выбирается один эксперт с очень высокой вероятностью, потенциально игнорируя других соответствующих экспертов. Сигмоидальный стробирование смягчает это, позволяя активировать множественных экспертов с высокими вероятностями, способствуя более сбалансированному использованию экспертов по всей модели [5].
3. Сохранение вкладов экспертов: с помощью сигмоидного стробирования, вклад каждого эксперта сохраняется более эффективно. Значения стробирования, которые умножаются на экспертные выходы, получены из исходных показателей аффинности без нормализации. Это гарантирует, что целостность вклада каждого эксперта сохраняется, даже когда активируется несколько экспертов [3].
4. Гибкость в маршрутизации: сигмоидное стробирование обеспечивает большую гибкость в решениях по маршрутизации, поскольку она не обеспечивает строгой нормализации для всех экспертов. Эта гибкость может быть особенно полезной в сценариях, когда несколько экспертов одинаково актуальны для обработки данного входного токена, что позволяет модели более эффективно использовать различные источники знаний [5].
5. Снижение риска разрушения маршрутизации: обрушение маршрутизации происходит, когда модель последовательно способствует небольшому подмножеству экспертов, эффективно возвращаясь к плотной модели. Сигмоидальное стробирование в сочетании с другими стратегиями балансировки нагрузки, такими как динамические термины смещения, помогает предотвратить это, поощряя более сбалансированное распределение токенов по экспертам без непосредственного наказания дисбаланса посредством вспомогательных потерь [3].
В целом, использование сигмоидного стробирования в DeepSeek-V3 повышает способность модели эффективно управлять экспертной специализацией и обменом знаниями, способствуя его сильной производительности и вычислительной эффективности.
Цитаты:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explained-2-deepseekmoe-106cffcc56c1
[3] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[4] https://www.linkedin.com/posts/niccolo-gentile-phd-02208160_there-is-estoning-quite-a-lot-f-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-using-a-sigmoid-функция