DeepSeek-V3でのS状のゲーティングは、特にその混合物(MOE)フレームワーク内で、モデルの計算効率を高める上で重要な役割を果たします。 SoftMaxゲーティングを使用する従来のMOEモデルとは異なり、専門家の間で競争力のある環境を作り出すことができますが、DeepSeek-V3はシグモイドゲーティングを採用して、各専門家に公正なスコアリングの機会を提供します。このアプローチは、各エキスパートに0〜1のスコアを割り当て、それらの間のカットスロート競争を強制せずに、より微妙な選択プロセスを可能にします。
###シグモイドゲーティングの仕組み
1。エキスパートスコアリング：MOEフレームワークの各専門家には、シグモイド関数を使用してスコアが割り当てられます。このスコアは、特定のタスクに専門家が選択される可能性を表しています。スコアを正規化して1に合計するSoftMaxとは異なり、SIGMOIDゲーティングにより、複数の専門家が同時に高いスコアを持つことができ、より協調的な環境を促進します。
2。階層ゲーティング：シグモイドゲーティングの使用は、階層ゲーティングメカニズムの一部です。これには、グループフィルタリングから始まる複数の選択層が含まれます。ここでは、最も関連性の高い専門家グループのみが検討され、その後にこれらのグループ内のトップスコアリング専門家が選択されます。この階層的アプローチにより、各タスクに対して専門家の最良の組み合わせが選択されるようになります。
3。負荷分散：シグモイドゲーティング自体は負荷分散に直接対処するわけではありませんが、DeepSeek-V3の補助障害のない負荷分散戦略と組み合わせて機能します。この戦略では、動的バイアス調整を使用して、ボトルネックを防ぐことで計算効率を維持し、単一の専門家が過負荷にならないようにします。
###計算効率への貢献
- 計算オーバーヘッドの削減：各タスクに最も関連性の高い専門家のみを選択することにより、シグモイドゲーティングは、モデルの不要な部分をアクティブにすることに関連する計算オーバーヘッドを減らすのに役立ちます。この選択的アクティベーションは、MOEアーキテクチャの重要な機能であり、DeepSeek-V3は、特定のタスクに対して総パラメーターのほんの一部のみを使用できます。
- 改善されたリソース利用：シグモイドゲーティングと動的バイアス調整の組み合わせにより、計算リソースが効率的に利用されることが保証されます。これにより、特定の専門家の過負荷が防止され、計算ボトルネックにつながり、全体的な効率が低下する可能性があります。
- スケーラビリティの向上：リソース割り当てを最適化し、バランスの取れた専門家の利用を確保することにより、SIGMOIDゲーティングはモデルのスケーラビリティに貢献します。 DeepSeek-V3は、大規模な計算を効率的に処理できるため、過度の計算リソースを必要とせずに幅広いアプリケーションに適しています。
要約すると、DeepSeek-V3でのS状のゲーティングは、より微妙で共同専門家の選択プロセスを促進することにより計算効率を高めます。これは、動的バイアス調整やMOEフレームワークなどの他の革新と組み合わせると、最適化されたリソース利用とスケーラビリティの改善につながります。このアプローチにより、DeepSeek-V3は、従来のモデルと比較して大幅に減少した計算フットプリントを維持しながら、高性能を達成できます[1] [3] [4]。
引用：
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technological-invations-a-deep-dive-the-v3-model/
[3] https://618media.com/en/blog/technical-architecture-of-deepseek-v3-explained/
[4] https://www.linkedin.com/posts/sathiyakeerthi_how-deepseek-v3-picks-perfect-experts-apivity-7287631625310412800-ncyv
[5] https://www.swiftask.ai/blog/deepseek-v3-the-next-generation-ai
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explaine-2-deepseekmoe-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-crippled-hardware/