Використання сигмоїдного решітки в DeepSeek-V3 пропонує кілька ключових переваг, особливо в контексті моделей суміші-експертів (МОЕ). Ось детальні переваги:
1. Оцінки маршрутизаторів роз'єднання: на відміну від традиційного решітки Softmax, який нормалізує бали для всіх експертів, сигмоїдна решітка дозволяє обчислювати оцінку кожного експерта самостійно. Це об'єднає показники маршрутизатора, що означає, що активація одного експерта безпосередньо не впливає на активацію інших. Це може призвести до більш гнучких і нюансових рішень щодо маршрутизації, оскільки оцінка кожного експерта не обмежується балами інших [5].
2. Уникнення надмірної впевненості: розбиття Softmax іноді може призвести до надмірної впевненості в рішеннях про маршрутизацію, де один експерт вибирається з дуже високою ймовірністю, потенційно ігноруючи інших відповідних експертів. Зигмоїдна нараховування пом'якшує це, дозволяючи активізувати декілька експертів з високою ймовірністю, сприяючи більш збалансованому використанню експертів у моделі [5].
3. Збереження експертних внесків: Використовуючи сигмоїдну решітку, внесок кожного експерта зберігається більш ефективно. Значення решти, які множиться на експертні виходи, отримують з початкових балів спорідненості без нормалізації. Це забезпечує збереження цілісності внеску кожного експерта, навіть коли активуються кілька експертів [3].
4. Гнучкість у маршрутизації: Зигмоїдна решітка забезпечує більшу гнучкість у рішеннях про маршрутизацію, оскільки він не застосовує сувору нормалізацію у всіх експертів. Ця гнучкість може бути особливо корисною у сценаріях, коли кілька експертів однаково актуальні для обробки заданого маркера введення, що дозволяє моделі більш ефективно використовувати різноманітні джерела знань [5].
5. Знижений ризик руйнування маршрутизації: колапс маршрутизації виникає, коли модель послідовно сприяє невеликому підмножину експертів, ефективно повертається до щільної моделі. Сигмоїдна решітка в поєднанні з іншими стратегіями балансування навантаження, такими як терміни динамічного зміщення, допомагає запобігти цьому, заохочуючи більш збалансований розподіл жетонів між експертами, не маючи безпосереднього штрафу дисбалансу через допоміжні втрати [3].
Загалом, використання сигмоїдного решітки в DeepSeek-V3 підвищує здатність моделі ефективно керувати спеціалізацією експертів та обміну знаннями, сприяючи її потужній ефективності та ефективності обчислень.
Цитати:
[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://machinelearningatcale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[4] https://www.linkedin.com/posts/niccolo-gentile-phd-02208160_there-is-serstande-quite-a-lot-of-Activity-728995142669493376-q1ob
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/erstanding-deepseek-v3
[6] https://metr.org/blog/2025-02-14-measuring-automated-kernel-engineering/
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what-are-the-benefits-of-using-a-sigmoid-function