Le déclenchement sigmoïde dans Deepseek-V3 joue un rôle crucial dans l'amélioration de l'efficacité de calcul du modèle, en particulier dans son cadre de mélange de réseaux (MOE). Contrairement aux modèles MOE traditionnels qui utilisent la déclenchement Softmax, qui peut créer un environnement concurrentiel parmi les experts, Deepseek-V3 utilise la déclenchement sigmoïde pour offrir à chaque expert une opportunité de notation équitable. Cette approche attribue un score entre 0 et 1 à chaque expert, permettant un processus de sélection plus nuancé sans forcer une concurrence fardée entre eux.
Comment fonctionne le déclenchement sigmoïde
1. Expert Scoring: Chaque expert du cadre MOE se voit attribuer un score en utilisant une fonction sigmoïde. Ce score représente la probabilité qu'un expert soit sélectionné pour une tâche particulière. Contrairement à SoftMax, qui normalise les scores pour s'assurer qu'ils atteignent 1, le déclenchement sigmoïde permet à plusieurs experts d'avoir des scores élevés simultanément, facilitant un environnement plus collaboratif.
2. Gating hiérarchique: l'utilisation de la déclenchement sigmoïde fait partie d'un mécanisme de déclenchement hiérarchique. Cela implique plusieurs couches de sélection, à commencer par le filtrage du groupe, où seuls les groupes d'experts les plus pertinents sont pris en compte, suivis d'une sélection d'experts, où les experts les plus scores de ces groupes sont choisis. Cette approche hiérarchique garantit que la meilleure combinaison d'experts est sélectionnée pour chaque tâche.
3. Équilibrage de la charge: Bien que le déclenchement sigmoïde ne traite pas directement de l'équilibrage de la charge, il fonctionne en conjonction avec la stratégie d'équilibrage de charge sans perte auxiliaire de Deepseek-V3. Cette stratégie utilise des ajustements de biais dynamiques pour garantir qu'aucun expert unique n'est surchargé, en maintenant l'efficacité de calcul en empêchant les goulots d'étranglement.
Contribution à l'efficacité de calcul
- Réduction des frais généraux: en sélectionnant uniquement les experts les plus pertinents pour chaque tâche, le déclenchement sigmoïde aide à réduire les frais généraux de calcul associés à l'activation des parties inutiles du modèle. Cette activation sélective est une caractéristique clé de l'architecture MOE, permettant à Deepseek-V3 d'utiliser seulement une fraction de ses paramètres totaux pour une tâche donnée.
- Utilisation améliorée des ressources: la combinaison de la déclenchement sigmoïde avec ajustements de biais dynamiques garantit que les ressources de calcul sont utilisées efficacement. Cela empêche la surcharge de certains experts, ce qui peut entraîner des goulots d'étranglement de calcul et réduire l'efficacité globale.
- Évolutivité améliorée: en optimisant l'allocation des ressources et en garantissant une utilisation équilibrée d'experts, le déclenchement sigmoïde contribue à l'évolutivité du modèle. Deepseek-V3 peut gérer efficacement les calculs à grande échelle, ce qui le rend adapté à un large éventail d'applications sans avoir besoin de ressources de calcul excessives.
En résumé, le déclenchement sigmoïde dans Deepseek-V3 améliore l'efficacité informatique en facilitant un processus de sélection d'experts plus nuancé et collaboratif, qui, combiné à d'autres innovations telles que les ajustements dynamiques des biais et le cadre du MOE, conduit à une utilisation optimisée des ressources et à une amélioration des l'évolutivité. Cette approche permet à Deepseek-V3 d'obtenir des performances élevées tout en maintenant une empreinte de calcul considérablement réduite par rapport aux modèles traditionnels [1] [3] [4].
Citations:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technological-innovations-a-deep-dive-into-the-v3-model/
[3] https://618media.com/en/blog/technical-architecture-of-epseek-v3-explated/
[4] https://www.linkedin.com/posts/sathiyakeerthi_how-deepseek-v3-picks-perfect-experts-activité-7287631625310412800-ncyv
[5] https://www.swiftask.ai/blog/deepseek-v3-the-next-generation-ai
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explagé-2-epseekmoe-106cffcc56c1
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-less-and-crippled-hardware/