El uso de la activación sigmoidea en Deepseek-V3 ofrece varios beneficios clave, particularmente en el contexto de los modelos de mezcla de expertos (MOE). Aquí están las ventajas detalladas:
1. Puntajes del enrutador de desacoplamiento: a diferencia de la activación tradicional de Softmax, que normaliza los puntajes en todos los expertos, Sigmoid Gating permite que la puntuación de cada experto se calcule de forma independiente. Esto desacopla los puntajes del enrutador, lo que significa que la activación de un experto no influye directamente en la activación de otros. Esto puede conducir a decisiones de enrutamiento más flexibles y matizadas, ya que el puntaje de cada experto no está limitado por los puntajes de los demás [5].
2. Evitando la exceso de confianza: la activación de Softmax a veces puede conducir a la exceso de confianza en las decisiones de enrutamiento, donde se elige un solo experto con muy alta probabilidad, lo que puede ignorar a otros expertos relevantes. La activación sigmoidea mitiga esto al permitir que múltiples expertos se activen con altas probabilidades, promoviendo una utilización más equilibrada de expertos en todo el modelo [5].
3. Preservar contribuciones de expertos: al usar la activación sigmoidea, la contribución de cada experto se conserva de manera más efectiva. Los valores de activación, que se multiplican con las salidas expertas, se derivan de los puntajes de afinidad originales sin normalización. Esto garantiza que se mantenga la integridad de la contribución de cada experto, incluso cuando se activan múltiples expertos [3].
4. Flexibilidad en el enrutamiento: la activación sigmoidea proporciona más flexibilidad en las decisiones de enrutamiento, ya que no impone una normalización estricta en todos los expertos. Esta flexibilidad puede ser particularmente beneficiosa en escenarios en los que múltiples expertos son igualmente relevantes para procesar un token de entrada dado, lo que permite que el modelo aproveche diversas fuentes de conocimiento de manera más efectiva [5].
5. Riesgo reducido de colapso de enrutamiento: el colapso de enrutamiento ocurre cuando el modelo favorece constantemente un pequeño subconjunto de expertos, que vuelve efectivamente a un modelo denso. La activación sigmoidea, combinada con otras estrategias de equilibrio de carga como los términos de sesgo dinámico, ayuda a prevenir esto alentando una distribución más equilibrada de los tokens en los expertos sin penalizar directamente el desequilibrio a través de pérdidas auxiliares [3].
En general, el uso de la activación sigmoidea en Deepseek-V3 mejora la capacidad del modelo para gestionar la especialización de expertos y el intercambio de conocimientos de manera eficiente, contribuyendo a su fuerte rendimiento y eficiencia computacional.
Citas:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways--fromseek-v3?lang=en
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explane-2-deepseekmoe-106cffcc56c1
[3] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[4] https://www.linkedin.com/posts/niccolo-gentile-phd-02208160_there-is-indandiblemente-quite-a-lot-activity-728995142669999376-q1ob-q1ob
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-deepseek-v3
[6] https://metr.org/blog/2025-02-14-measing-automated-kernel-ingineering/
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what- are-the-benefits-of-using-a-sigmoid-function