A Sigmoid Gating alkalmazása a mély-V3-ban számos kulcsfontosságú előnyt kínál, különösen a szakértők (MOE) modellek összefüggésében. Itt vannak a részletes előnyök:
1. 1. Az útválasztó pontszámainak leválasztása: A hagyományos softmax -kapuval ellentétben, amely normalizálja az összes szakértő pontszámát, a Sigmoid Gating lehetővé teszi az egyes szakértők pontszámának önálló kiszámítását. Ez leválasztja az útválasztó pontszámait, ami azt jelenti, hogy egy szakértő aktiválása nem befolyásolja közvetlenül mások aktiválását. Ez rugalmasabb és árnyaltabb útválasztási döntéseket eredményezhet, mivel minden szakértő pontszámát nem korlátozza a többi pontszáma [5].
2. A túlzott bizalom elkerülése: A SoftMax-kapu néha túlzott mértékű bizalmat okozhat az útválasztási döntésekben, ahol egyetlen szakértőt választanak nagyon nagy valószínűséggel, potenciálisan figyelmen kívül hagyva más releváns szakértőket. A Sigmoid Gating enyhíti ezt azáltal, hogy több szakértő nagy valószínűséggel aktiválható, elősegítve a szakértők kiegyensúlyozottabb felhasználását a modellben [5].
3. A szakértői hozzájárulások megőrzése: A Sigmoid kapu használatával az egyes szakértők hozzájárulása hatékonyabban megőrzi. A kapuértékek, amelyeket a szakértői kimenetekkel szoroznak, az eredeti affinitási pontszámokból származnak normalizálás nélkül. Ez biztosítja az egyes szakértők hozzájárulásának integritását, még akkor is, ha több szakértő aktiválódik [3].
4. Rugalmasság az útválasztásban: A szigmoid -kapu nagyobb rugalmasságot biztosít az útválasztási döntésekben, mivel ez nem hajtja végre a szigorú normalizálódást az összes szakértő között. Ez a rugalmasság különösen hasznos lehet a forgatókönyvekben, amikor több szakértő ugyanolyan releváns az adott bemeneti token feldolgozásához, lehetővé téve a modell számára, hogy hatékonyabban kihasználja a különféle tudásforrásokot [5].
5. Az útválasztás összeomlásának csökkentése: Az útválasztás összeomlása akkor fordul elő, amikor a modell következetesen a szakértők kis részhalmazát részesíti előnyben, és hatékonyan visszatér a sűrű modellhez. A Sigmoid Gating, más terheléselosztási stratégiákkal, például a dinamikus torzítás kifejezésekkel kombinálva, elősegíti ezt azáltal, hogy ösztönzi a tokenek kiegyensúlyozottabb eloszlását a szakértők között anélkül, hogy közvetlenül bünteti az egyensúlyhiányt a kiegészítő veszteségek révén [3].
Összességében a Sigmoid Gating alkalmazása a DeepSeek-V3-ban javítja a modell azon képességét, hogy hatékonyan kezelje a szakértői specializációt és a tudás megosztását, hozzájárulva annak erős teljesítményéhez és számítási hatékonyságához.
Idézetek:
[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-deepseek-v3?lang=en=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-umeSonstandandive-quite-a-lot-of-of-728995142699493376-q1ob
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-deepseek-v3
[6] https://meth.org/blog/2025-02-14-Measuring-automated-kernel-engineering/
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://stackoverflow.com/questions/56318636/what-re-the-beenefits-of-using-a-sigmoid-function