DeepSeek-V3의 Sigmoid Gating은 특히 MOE (Mix-of-Experts) 프레임 워크 내에서 모델의 계산 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을합니다. DeepSeek-V3는 전문가들 사이에 경쟁 환경을 조성 할 수있는 SoftMax 게이팅을 사용하는 전통적인 MOE 모델과 달리 Sigmoid Gating을 사용하여 각 전문가에게 공정한 점수 기회를 제공합니다. 이 접근법은 각 전문가에게 0과 1 사이의 점수를 할당하여 그들 사이의 컷토 경쟁을 강요하지 않고보다 미묘한 선택 프로세스를 허용합니다.
Sigmoid 게이팅이 어떻게 작동하는지
1. 전문가 스코어링 : MOE 프레임 워크의 각 전문가에게는 Sigmoid 기능을 사용하여 점수가 할당됩니다. 이 점수는 특정 작업에 대해 전문가가 선택 될 가능성을 나타냅니다. Sigmoid Gating을 통해 여러 전문가가 동시에 높은 점수를받을 수 있도록 SoftMax와 달리 Sigmoid Gating은 더 높은 점수를 얻을 수있어보다 협력적인 환경을 촉진합니다.
2. 계층 적 게이팅 : 시그 모이 드 게이팅의 사용은 계층 적 게이팅 메커니즘의 일부입니다. 여기에는 그룹 필터링을 시작으로 여러 층의 선택이 포함되며, 가장 관련성이 높은 전문가 그룹 만 고려하고 전문가 선택이 이어지고 해당 그룹 내에서 최고 수준의 전문가가 선택됩니다. 이 계층 적 접근 방식은 각 작업에 대해 최상의 전문가 조합이 선택되도록합니다.
3.로드 밸런싱 : Sigmoid Gating 자체는로드 밸런싱을 직접 처리하지는 않지만 DeepSeek-V3의 보조 용량이없는로드 밸런싱 전략과 함께 작동합니다. 이 전략은 동적 편향 조정을 사용하여 단일 전문가가 과부하되지 않도록하여 병목 현상을 방지하여 계산 효율성을 유지합니다.
계산 효율에 대한 기여
- 계산 간접비 감소 : 각 작업에 대해 가장 관련성이 높은 전문가 만 선택하면 Sigmoid Gating은 모델의 불필요한 부분 활성화와 관련된 계산 간접비를 줄입니다. 이 선택적 활성화는 MOE 아키텍처의 주요 특징으로, DeepSeek-V3은 주어진 작업에 대해 총 매개 변수의 일부만 사용할 수 있습니다.
- 향상된 자원 활용 : Sigmoid 게이팅과 동적 편향 조정의 조합은 계산 자원이 효율적으로 활용되도록합니다. 이로 인해 특정 전문가의 과부하가 발생하여 계산 병목 현상이 발생하고 전반적인 효율성을 줄일 수 있습니다.
- 확장 성 향상 : 자원 할당을 최적화하고 균형 잡힌 전문가 활용을 보장함으로써 Sigmoid Gating은 모델의 확장성에 기여합니다. DeepSeek-V3은 대규모 계산을 효율적으로 처리 할 수있어 과도한 계산 리소스없이 광범위한 응용 프로그램에 적합합니다.
요약하면, DeepSeek-V3의 Sigmoid Gating은보다 미묘하고 협업적인 전문가 선택 프로세스를 촉진하여 계산 효율성을 향상시킵니다. 동적 바이어스 조정 및 MOE 프레임 워크와 같은 다른 혁신과 결합하면 최적화 된 자원 활용 및 개선 된 확장 성을 이끌어냅니다. 이 접근법을 통해 DeepSeek-V3은 전통적인 모델에 비해 크게 감소 된 계산 발자국을 유지하면서 고성능을 달성 할 수 있습니다 [1] [3] [4].
인용 :
[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-deepseek-v3-explained/
[4] https://www.linkedin.com/posts/sathiyakeerthi_how-deepseek-v3-picks-perfect-experts-activity-7287631625310412800-ncyv
[5] https://www.swiftask.ai/blog/deepseek-v3the-next-generation-ai
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3- 여기 -1-deepseekmoe-106cffc56c1
[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-les-nless-and-scrippled-hardware/