„Sigmoid“ vartų naudojimas „Deepseek-V3“ siūlo keletą pagrindinių privalumų, ypač atsižvelgiant į ekspertų mišinio (MOE) modelius. Čia yra išsamūs pranašumai:
1. Tai atsieja maršrutizatoriaus rezultatą, tai reiškia, kad vieno eksperto suaktyvinimas nedaro tiesioginės įtakos kitų suaktyvinimui. Tai gali lemti lankstesnius ir niuansuotesnius maršruto parinkimo sprendimus, nes kiekvieno eksperto balas nevaržo kitų balų [5].
2. Vengiant pasitikėjimo savimi: „SoftMax“ vartai kartais gali sukelti per didelį pasitikėjimą maršruto parinkimo sprendimais, kai vienas ekspertas pasirenkamas labai didele tikimybe, potencialiai ignoruojant kitus svarbius ekspertus. „Sigmoid“ tai sušvelnina tai, leisdamas kelis ekspertus suaktyvinti didelėmis tikimybėmis, skatinant labiau subalansuotą modelio ekspertų panaudojimą [5].
3. Ekspertų įmokų išsaugojimas: Naudojant „Sigmoid“ vartus, kiekvieno eksperto indėlis yra išsaugotas efektyviau. Varžybos vertės, padaugintos iš ekspertų išėjimų, yra gaunamos iš pradinių afiniteto balų be normalizavimo. Tai užtikrina, kad būtų išlaikytas kiekvieno eksperto indėlio vientisumas, net kai suaktyvinami keli ekspertai [3].
4. Maršruto lankstumas: „Sigmoid Gating“ suteikia daugiau lankstumo priimant sprendimus dėl maršruto, nes tai neužtikrina griežto normalizavimo visiems ekspertams. Šis lankstumas gali būti ypač naudingas scenarijuose, kai keli ekspertai yra vienodai svarbūs apdorojant duotą įvesties žetoną, leidžiantį modeliui efektyviau panaudoti įvairius žinių šaltinius [5].
5. Sumažėjusi maršruto žlugimo rizika: maršruto parinkimo žlugimas įvyksta, kai modelis nuolat palaiko nedidelį ekspertų pogrupį, veiksmingai grįžtantį prie tankaus modelio. „Sigmoid Gating“ kartu su kitomis apkrovos balansavimo strategijomis, tokiomis kaip dinaminiai šališkumo terminai, padeda tai užkirsti kelią skatinant labiau subalansuotą žetonų pasiskirstymą ekspertams, tiesiogiai nenaudojant disbalanso per pagalbinius nuostolius [3].
Apskritai, „Sigmoid“ vartų naudojimas „Deepseek-V3“ padidina modelio sugebėjimą efektyviai valdyti ekspertų specializaciją ir žinių dalijimąsi, prisidedant prie jo stipraus našumo ir skaičiavimo efektyvumo.
Citatos:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-akeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-xplained-2-deepseekmoe-106cffcc56c1
[3] https://machinelarningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[4] https://www.linkedin.com/posts/niccolo-gentile-phd-02208160_there-is-StStandridable-quite-a-Lot-Octivity-7289951426949493376-Q1OB
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/underve-seepseek-v3
]
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what-are-the-benefits-of-using-a-sigmoid-funkction