Penggunaan gating sigmoid di Deepseek-V3 menawarkan beberapa manfaat utama, terutama dalam konteks model campuran-ekspert (MOE). Berikut adalah keuntungan terperinci:
1. Decoupling Router Skor: Tidak seperti Softmax Gating tradisional, yang menormalkan skor di semua ahli, Sigmoid Gating memungkinkan skor masing -masing ahli dihitung secara mandiri. Ini memisahkan skor router, yang berarti bahwa aktivasi seorang ahli tidak secara langsung mempengaruhi aktivasi orang lain. Hal ini dapat menyebabkan keputusan perutean yang lebih fleksibel dan bernuansa, karena skor masing -masing ahli tidak dibatasi oleh skor lain [5].
2. Menghindari kepercayaan berlebih: Softmax gating kadang-kadang dapat menyebabkan kepercayaan berlebihan dalam keputusan perutean, di mana seorang ahli tunggal dipilih dengan probabilitas yang sangat tinggi, berpotensi mengabaikan para ahli terkait lainnya. Sigmoid Gating mengurangi ini dengan memungkinkan beberapa ahli diaktifkan dengan probabilitas tinggi, mempromosikan pemanfaatan ahli yang lebih seimbang di seluruh model [5].
3. Melestarikan Kontribusi Ahli: Dengan menggunakan gating sigmoid, kontribusi masing -masing pakar dipertahankan lebih efektif. Nilai gating, yang dikalikan dengan output ahli, berasal dari skor afinitas asli tanpa normalisasi. Ini memastikan bahwa integritas kontribusi masing -masing ahli dipertahankan, bahkan ketika banyak ahli diaktifkan [3].
4. Fleksibilitas dalam Routing: Sigmoid Gating memberikan lebih banyak fleksibilitas dalam keputusan perutean, karena tidak menegakkan normalisasi yang ketat di semua ahli. Fleksibilitas ini dapat sangat bermanfaat dalam skenario di mana beberapa ahli sama -sama relevan untuk memproses token input yang diberikan, memungkinkan model untuk memanfaatkan sumber pengetahuan yang beragam secara lebih efektif [5].
5. Mengurangi risiko rute runtuh: rute rollaps terjadi ketika model secara konsisten mendukung sebagian kecil ahli, secara efektif kembali ke model padat. Sigmoid Gating, dikombinasikan dengan strategi penyeimbangan beban lainnya seperti istilah bias dinamis, membantu mencegah hal ini dengan mendorong distribusi token yang lebih seimbang di seluruh ahli tanpa secara langsung menghukum ketidakseimbangan melalui kerugian tambahan [3].
Secara keseluruhan, penggunaan gating sigmoid di Deepseek-V3 meningkatkan kemampuan model untuk mengelola spesialisasi ahli dan berbagi pengetahuan secara efisien, berkontribusi pada kinerja yang kuat dan efisiensi komputasi.
Kutipan:
[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-understandable-quite-a-lot-of-activity-7289951426699493376-q1ob
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-deepseek-v3
[6] https://metr.org/blog/2025-02-14-measuring-tokomated-kernel-engineering/
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what-are-the-benefits-of-using-a-sigmoid-function