การใช้ sigmoid gating ใน Deepseek-V3 มีประโยชน์สำคัญหลายประการโดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของโมเดลผสมของ Experts (MOE) นี่คือข้อดีโดยละเอียด:
1. Decoupling Router คะแนน: ซึ่งแตกต่างจาก Softmax Gating แบบดั้งเดิมซึ่งทำให้คะแนนเป็นปกติในผู้เชี่ยวชาญทุกคน Sigmoid Gating ช่วยให้คะแนนของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนสามารถคำนวณได้อย่างอิสระ สิ่งนี้จะแยกคะแนนของเราเตอร์ซึ่งหมายความว่าการเปิดใช้งานของผู้เชี่ยวชาญหนึ่งคนไม่ได้มีอิทธิพลต่อการเปิดใช้งานของผู้อื่นโดยตรง สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การตัดสินใจเส้นทางที่ยืดหยุ่นและเหมาะสมยิ่งขึ้นเนื่องจากคะแนนของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนไม่ได้ถูก จำกัด ด้วยคะแนนของผู้อื่น [5]
2. การหลีกเลี่ยงความมั่นใจมากเกินไป: บางครั้งการ gating softmax สามารถนำไปสู่ความมั่นใจในการตัดสินใจเส้นทางที่ผู้เชี่ยวชาญคนเดียวได้รับการคัดเลือกด้วยความน่าจะเป็นที่สูงมากอาจไม่สนใจผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ Sigmoid gating ช่วยลดสิ่งนี้โดยอนุญาตให้ผู้เชี่ยวชาญหลายคนเปิดใช้งานด้วยความน่าจะเป็นสูงส่งเสริมการใช้ประโยชน์จากผู้เชี่ยวชาญที่สมดุลมากขึ้นทั่วทั้งแบบจำลอง [5]
3. การรักษาความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ: โดยใช้ sigmoid gating การมีส่วนร่วมของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนจะได้รับการเก็บรักษาไว้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ค่า gating ซึ่งคูณด้วยผลลัพธ์ของผู้เชี่ยวชาญนั้นได้มาจากคะแนนความสัมพันธ์ดั้งเดิมโดยไม่ต้องทำให้เป็นมาตรฐาน สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าความสมบูรณ์ของการมีส่วนร่วมของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนจะได้รับการดูแลรักษาแม้ว่าผู้เชี่ยวชาญหลายคนจะเปิดใช้งาน [3]
4. ความยืดหยุ่นในการกำหนดเส้นทาง: Sigmoid Gating ให้ความยืดหยุ่นมากขึ้นในการตัดสินใจเส้นทางเนื่องจากไม่ได้บังคับใช้การทำให้เป็นมาตรฐานอย่างเข้มงวดในผู้เชี่ยวชาญทุกคน ความยืดหยุ่นนี้สามารถเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ผู้เชี่ยวชาญหลายคนมีความเกี่ยวข้องอย่างเท่าเทียมกันสำหรับการประมวลผลโทเค็นอินพุตที่กำหนดทำให้แบบจำลองสามารถใช้ประโยชน์จากแหล่งความรู้ที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น [5]
5. ลดความเสี่ยงของการล่มสลายของการกำหนดเส้นทาง: การล่มสลายของการกำหนดเส้นทางเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองสนับสนุนผู้เชี่ยวชาญชุดย่อยขนาดเล็กอย่างต่อเนื่อง Sigmoid gating รวมกับกลยุทธ์การปรับสมดุลโหลดอื่น ๆ เช่นเงื่อนไขอคติแบบไดนามิกช่วยป้องกันสิ่งนี้โดยการส่งเสริมการกระจายโทเค็นที่สมดุลมากขึ้นในผู้เชี่ยวชาญโดยไม่ต้องลงโทษความไม่สมดุลโดยตรงผ่านการสูญเสียเสริม [3]
โดยรวมแล้วการใช้ sigmoid gating ใน Deepseek-V3 ช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการจัดการความเชี่ยวชาญของผู้เชี่ยวชาญและการแบ่งปันความรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพซึ่งมีผลต่อประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งและประสิทธิภาพการคำนวณ
การอ้างอิง:
[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- เข้าใจง่าย-A-Lot-of-activity-728995142669493376-Q1OBOBOTIVITY
[5] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-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