Användningen av sigmoid-grindning i Deepseek-V3 erbjuder flera viktiga fördelar, särskilt i samband med MOLE-experter (MOE). Här är de detaljerade fördelarna:
1. Avkopplingsrouterpoäng: Till skillnad från traditionell softmax -grindning, som normaliserar poäng över alla experter, kan Sigmoid Gating varje experts poäng beräknas oberoende. Detta kopplar av routerns poäng, vilket innebär att aktiveringen av en expert inte direkt påverkar andras aktivering. Detta kan leda till mer flexibla och nyanserade routingbeslut, eftersom varje expert inte begränsas av de andras poäng [5].
2. Undvik överförtroende: Softmax-grindning kan ibland leda till överförtroende i dirigeringsbesluten, där en enda expert väljs med mycket stor sannolikhet, vilket potentiellt ignorerar andra relevanta experter. Sigmoid -grindning mildrar detta genom att låta flera experter aktiveras med höga sannolikheter, vilket främjar ett mer balanserat utnyttjande av experter över hela modellen [5].
3. Bevaring av expertbidrag: Genom att använda sigmoid -grindning bevaras bidraget från varje expert mer effektivt. Gatingvärdena, som multipliceras med expertutgångarna, härstammar från de ursprungliga affinitetsresultaten utan normalisering. Detta säkerställer att integriteten för varje expert bidrag upprätthålls, även när flera experter aktiveras [3].
4. Flexibilitet i routing: Sigmoid Gating ger mer flexibilitet i routingbeslut, eftersom det inte upprätthåller en strikt normalisering mellan alla experter. Denna flexibilitet kan vara särskilt fördelaktig i scenarier där flera experter är lika relevanta för att bearbeta ett givet inmatningstoken, vilket gör att modellen kan utnyttja olika kunskapskällor mer effektivt [5].
5. Minskad risk för att dirigera kollaps: Routingskollaps inträffar när modellen konsekvent gynnar en liten delmängd av experter, vilket effektivt återgår till en tät modell. Sigmoid-grindning, i kombination med andra belastningsbalanseringsstrategier som dynamiska förspänningsvillkor, hjälper till att förhindra detta genom att uppmuntra en mer balanserad fördelning av tokens mellan experter utan att direkt straffa obalans genom hjälpförluster [3].
Sammantaget förbättrar användningen av sigmoidgrindar i Deepseek-V3 modellens förmåga att hantera expertspecialisering och kunskapsdelning effektivt, vilket bidrar till dess starka prestanda och beräkningseffektivitet.
Citeringar:
]
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explanterat-2-deepseekmoe-106cffcc56c1
[3] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
]
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-deepseek-v3
[6] https://met.org/blog/2025-02-14-measuring-automated-kernel-engineering/
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]