يلعب بوابات السيني في Deepseek-V3 دورًا حاسمًا في تعزيز الكفاءة الحسابية للنموذج ، خاصة في إطار خبراء الخبراء (MOE). على عكس نماذج MOE التقليدية التي تستخدم Softmax Gating ، والتي يمكن أن تخلق بيئة تنافسية بين الخبراء ، توظف Deepseek-V3 Gating Sigmoid لتزويد كل خبير بفرصة تسجيل عادلة. يعين هذا النهج درجة بين 0 و 1 لكل خبير ، مما يسمح لعملية اختيار أكثر دقة دون فرض مسابقة Cutthroat بينهم.
كيف يعمل Sigmoid Gating
1. تسجيل الخبراء: يتم تعيين كل خبير في إطار MOE على درجة باستخدام وظيفة Sigmoid. تمثل هذه النتيجة احتمال اختيار خبير لمهمة معينة. على عكس SoftMax ، الذي يقوم بتطبيع الدرجات للتأكد من أنها تصل إلى 1 ، يتيح Sigmoid Gating خبراء متعددين الحصول على درجات عالية في وقت واحد ، مما يسهل بيئة أكثر تعاونًا.
2. البوابات الهرمية: استخدام بوابات السيني هو جزء من آلية البوابات الهرمية. يتضمن ذلك طبقات متعددة من الاختيار ، بدءًا من تصفية المجموعة ، حيث يتم النظر فقط في مجموعات الخبراء الأكثر صلة ، تليها اختيار الخبراء ، حيث يتم اختيار خبراء تسجيل الأرقام في هذه المجموعات. يضمن هذا النهج الهرمي اختيار أفضل مجموعة من الخبراء لكل مهمة.
3. موازنة التحميل: في حين أن Sigmoid Gating نفسه لا يعالج موازنة التحميل بشكل مباشر ، فإنه يعمل بالاقتران مع استراتيجية موازنة التحميل الخالية من الخسارة الخالية من الخسارة. تستخدم هذه الاستراتيجية تعديلات تحيز ديناميكية لضمان عدم وجود أي خبير واحد ، مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية عن طريق منع الاختناقات.
المساهمة في الكفاءة الحسابية
- انخفاض النفقات العامة الحسابية: من خلال اختيار الخبراء الأكثر صلة فقط لكل مهمة ، يساعد Sigmoid Gating في تقليل النفقات العامة الحسابية المرتبطة بتفعيل الأجزاء غير الضرورية للنموذج. هذا التنشيط الانتقائي هو ميزة رئيسية في بنية MOE ، مما يسمح لـ Deepseek-V3 باستخدام جزء صغير فقط من إجمالي المعلمات لأي مهمة معينة.
- تحسين استخدام الموارد: يضمن مزيج من بوابات السيني مع تعديلات التحيز الديناميكي استخدام الموارد الحسابية بكفاءة. هذا يمنع التحميل الزائد لبعض الخبراء ، مما قد يؤدي إلى اختناقات حسابية ويقلل من الكفاءة الإجمالية.
- قابلية التوسع المحسّنة: من خلال تحسين تخصيص الموارد وضمان استخدام الخبراء المتوازن ، يساهم Sigmoid Gating في قابلية التوسع في النموذج. يمكن لـ Deepseek-V3 التعامل مع الحسابات على نطاق واسع بكفاءة ، مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات دون الحاجة إلى موارد حسابية مفرطة.
باختصار ، يعزز بوابات السيني في Deepseek-V3 الكفاءة الحسابية من خلال تسهيل عملية اختيار الخبراء الأكثر دقة وتعاونية ، والتي ، عند دمجها مع ابتكارات أخرى مثل تعديلات التحيز الديناميكية وإطار MOE ، تؤدي إلى استخدام الموارد الأمثل وتحسين قابلية التحجيم. يتيح هذا النهج Deepseek-V3 تحقيق أداء عالي مع الحفاظ على انخفاض كبير في البصمة الحسابية مقارنة بالنماذج التقليدية [1] [3] [4].
الاستشهادات:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepeek-v3-model
[2] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technological-innovations-a-deep-dive-into-the-v3-model/
[3]
[4] https://www.linkedin.com/posts/sathiyakerthi_how-deepeek-v3-pick-perfect-experts-activity-7287631625310412800-ncyv
[5] https://www.swiftask.ai/blog/deepeek-v3-the-next-generation-ai
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explied-2-deepeekmoe-106cffcc56c1
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8]