Sigmoid Gating in Deepseek-V3 hraje klíčovou roli při zvyšování výpočetní účinnosti modelu, zejména v rámci jeho směsi expertů (MOE). Na rozdíl od tradičních modelů MOE, které používají softmaxové hradlování, které mohou vytvořit konkurenční prostředí mezi odborníky, používá DeepSeek-V3 sigmoidní hradlování, aby každému odborníkovi poskytla spravedlivou příležitost. Tento přístup přiřadí každému odborníkovi skóre mezi 0 a 1, což umožňuje více nuanční výběrový proces, aniž by mezi nimi nutil konkurenci chrtthroat.
Jak funguje Sigmoid Gating
1. Expert Boring: Každému odborníkovi v rámci MOE je přiřazeno skóre pomocí sigmoidní funkce. Toto skóre představuje pravděpodobnost, že bude odborník vybrán pro konkrétní úkol. Na rozdíl od Softmax, který normalizuje skóre, aby se zajistilo, že shrnují 1, umožňuje Sigmoid Gating mít více odborníků současně vysoké skóre, což usnadňuje více spolupráce.
2. hierarchické hradlování: Použití sigmoidního hradlování je součástí hierarchického mechanismu hradlování. To zahrnuje více vrstev výběru, počínaje skupinovým filtrováním, kde jsou zvažovány pouze nejdůležitější skupiny odborníků, následované výběrem odborníků, kde jsou vybráni nejvyšší odborníci v těchto skupinách. Tento hierarchický přístup zajišťuje, že pro každý úkol je vybrána nejlepší kombinace odborníků.
3. Vyvažování zátěže: Zatímco samotné sigmoidní hradlování se přímo nezabývá vyrovnáváním zatížení, funguje ve spojení se strategií vyrovnávacích zátěží bezpomocného bezpodmíra bez promíchání. Tato strategie používá dynamické úpravy zkreslení, aby se zajistilo, že žádný jediný odborník není přetížen a udržuje výpočetní účinnost tím, že zabrání úzkým místem.
Příspěvek k výpočetní účinnosti
- Snížená výpočetní režie: SIGMOID BAGING výběrem pouze nejdůležitějších odborníků pro každý úkol pomáhá snížit výpočetní režii spojenou s aktivací zbytečných částí modelu. Tato selektivní aktivace je klíčovým rysem architektury MOE, což umožňuje DeepSeek-V3 používat pouze zlomek jeho celkových parametrů pro jakoukoli danou úlohu.
- Vylepšené využití zdrojů: Kombinace sigmoidního hradlování s úpravami dynamického zkreslení zajišťuje, že výpočetní zdroje jsou využívány efektivně. To zabraňuje přetížení některých odborníků, což může vést k výpočetním úzkým místům a snížit celkovou účinnost.
- Vylepšená škálovatelnost: Optimalizací přidělování zdrojů a zajištěním vyváženého využití odborníků přispívá sigmoid Gating k škálovatelnosti modelu. DeepSeek-V3 zvládne rozsáhlé výpočty efektivně, takže je vhodné pro širokou škálu aplikací bez nutnosti nadměrných výpočetních zdrojů.
Stručně řečeno, Sigmoid Gating in DeepSeek-V3 zvyšuje výpočetní účinnost tím, že usnadňuje proces nuance a kolaborativního výběru, který v kombinaci s jinými inovacemi, jako jsou úpravy dynamického zkreslení a rámec MOE, vede k optimalizovanému využití zdrojů a zlepšení škálovatelnosti. Tento přístup umožňuje DeepSeek-V3 dosáhnout vysokého výkonu při zachování výrazně snížené výpočetní stopy ve srovnání s tradičními modely [1] [3] [4].
Citace:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technological-innovations-a-deep-into-v3-model/
[3] https://618media.com/en/blog/technical-architecture-of-deepseek-v3-expplaided/
[4] https://www.linkedin.com/posts/sathiyakeerthi_howeeeeek-v3-picks-perfect-experts-activity-7287631625310412800-ncyv
[5] https://www.swiftask.ai/blog/deepseek-v3-the-next-generation-ai
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-expplaided-2-deepseekMoe-106CFFCC56C1
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-tit- its-ai-model-on-lot-dles-and-crippled-hardware/