Sigmoid vārtu izmantošana DeepSEEK-V3 piedāvā vairākas galvenās priekšrocības, jo īpaši ekspertu maisījuma (MOE) modeļos. Šeit ir detalizētas priekšrocības:
1. Maršrutētāja rādītāju atdalīšana: Atšķirībā no tradicionālās Softmax vārtu gājiena, kas normalizē rādītājus visos ekspertos, sigmoid vārti ļauj katra eksperta vērtējumu aprēķināt neatkarīgi. Tas atspoguļo maršrutētāja vērtējumu, kas nozīmē, ka viena eksperta aktivizēšana tieši neietekmē citu aktivizēšanu. Tas var izraisīt elastīgākus un niansētus maršrutēšanas lēmumus, jo katra eksperta punktu skaitu neierobežo pārējie punkti [5].
2. Izvairīšanās no pārmērīgas pārliecības: Softmax vārti dažkārt var izraisīt pārmērīgu pārliecību maršrutēšanas lēmumos, kur viens eksperts tiek izvēlēts ar ļoti lielu varbūtību, potenciāli ignorējot citus attiecīgos ekspertus. Sigmoid Gating to mazina, ļaujot vairākus ekspertus aktivizēt ar lielām varbūtībām, veicinot līdzsvarotāku ekspertu izmantošanu visā modelī [5].
3. Ekspertu saglabāšanas ieguldījums: Izmantojot sigmoid vārtus, katra eksperta ieguldījums tiek saglabāts efektīvāk. Vērtības, kas tiek reizinātas ar ekspertu rezultātiem, ir iegūtas no sākotnējiem afinitātes rādītājiem bez normalizācijas. Tas nodrošina, ka tiek saglabāta katra eksperta ieguldījuma integritāte, pat ja tiek aktivizēti vairāki eksperti [3].
4. Elastība maršrutēšanā: Sigmoid Gating nodrošina lielāku elastību maršrutēšanas lēmumu pieņemšanā, jo tas neīsteno stingru normalizāciju visiem ekspertiem. Šī elastība var būt īpaši izdevīga scenārijos, kad vairāki eksperti ir vienlīdz svarīgi, lai apstrādātu noteikto ievades marķieri, ļaujot modelim efektīvāk izmantot dažādus zināšanu avotus [5].
5. Samazināts maršrutēšanas sabrukšanas risks: maršrutēšanas sabrukums notiek, ja modelis konsekventi veicina nelielu ekspertu apakškopu, efektīvi atgriežoties pie blīva modeļa. Sigmoid vārti apvienojumā ar citām slodzes līdzsvarošanas stratēģijām, piemēram, dinamisko neobjektivitātes terminiem, palīdz to novērst, veicinot līdzsvarotāku žetonu sadalījumu starp ekspertiem, tieši sodot nelīdzsvarotību, izmantojot papildu zaudējumus [3].
Kopumā sigmoid vārtu izmantošana DeepSEEK-V3 uzlabo modeļa spēju efektīvi pārvaldīt ekspertu specializāciju un zināšanu apmaiņu, veicinot tā spēcīgo veiktspēju un skaitļošanas efektivitāti.
Atsauces:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-uniqueweaway
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explated-2-depseekmoe-106cffcc56c1
[3] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
.
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/entrestanding-depseek-v3
[6.]
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what-are-the-benefits-of-using-a-sigmoid-function