O bloqueio sigmóide no Deepseek-V3 desempenha um papel crucial no aprimoramento da eficiência computacional do modelo, particularmente dentro de sua estrutura de mistura de especialistas (MOE). Diferentemente dos modelos MOE tradicionais que usam o Softmax Gating, que pode criar um ambiente competitivo entre os especialistas, o Deepseek-V3 emprega um bloqueio sigmóide para fornecer a cada especialista uma oportunidade de pontuação justa. Essa abordagem atribui uma pontuação entre 0 e 1 a cada especialista, permitindo um processo de seleção mais diferenciado sem forçar uma competição de cupthroat entre eles.
como o bloqueio sigmóide funciona
1. Pontuação de especialistas: Cada especialista na estrutura MOE recebe uma pontuação usando uma função sigmóide. Essa pontuação representa a probabilidade de um especialista ser selecionado para uma tarefa específica. Ao contrário do SoftMax, que normaliza as pontuações para garantir que eles sigam 1, o bloqueio sigmóide permite que vários especialistas tenham pontuações altas simultaneamente, facilitando um ambiente mais colaborativo.
2. Gatagem hierárquica: o uso de bloqueio sigmóide faz parte de um mecanismo hierárquico de bloqueio. Isso envolve várias camadas de seleção, começando com a filtragem de grupos, onde são considerados apenas os grupos mais relevantes de especialistas, seguidos pela seleção de especialistas, onde são escolhidos os especialistas em pontuação superior desses grupos. Essa abordagem hierárquica garante que a melhor combinação de especialistas seja selecionada para cada tarefa.
3. Balanceamento de carga: Enquanto o bloqueio do sigmóide não aborda diretamente o balanceamento de carga, ele funciona em conjunto com a estratégia de balanceamento de carga auxiliar de perda de perda de profundidade do Deepseek-V3. Essa estratégia usa ajustes dinâmicos de viés para garantir que nenhum especialista esteja sobrecarregado, mantendo a eficiência computacional, impedindo os gargalos.
Contribuição para a eficiência computacional
- Despesas computacionais reduzidas: selecionando apenas os especialistas mais relevantes para cada tarefa, o bloqueio sigmóide ajuda a reduzir a sobrecarga computacional associada à ativação de partes desnecessárias do modelo. Essa ativação seletiva é um recurso essencial da arquitetura MOE, permitindo que o Deepseek-V3 use apenas uma fração de seus parâmetros totais para qualquer tarefa.
- Utilização aprimorada de recursos: a combinação de bloqueio sigmóide com ajustes de viés dinâmico garante que os recursos computacionais sejam utilizados com eficiência. Isso impede a sobrecarga de certos especialistas, o que pode levar a gargalos computacionais e reduzir a eficiência geral.
- Escalabilidade aprimorada: ao otimizar a alocação de recursos e garantir a utilização de especialistas equilibrados, o bloqueio sigmóide contribui para a escalabilidade do modelo. O Deepseek-V3 pode lidar com cálculos em larga escala com eficiência, tornando-o adequado para uma ampla gama de aplicações sem a necessidade de recursos computacionais excessivos.
Em resumo, o bloqueio sigmóide no Deepseek-V3 aumenta a eficiência computacional, facilitando um processo de seleção de especialistas mais sutil e colaborativo, que, quando combinado com outras inovações, como ajustes dinâmicos de viés e a estrutura MOE, leva a utilização de recursos otimizados e melhorabilidade. Essa abordagem permite que o Deepseek-V3 obtenha alto desempenho, mantendo uma pegada computacional significativamente reduzida em comparação com os modelos tradicionais [1] [3] [4].
Citações:
[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-explined/
[4] https://www.linkedin.com/postss/sathiyakeerthi_how-deepseek-v3-picks-perfect-experts-ativity-7287631625310412800-nCyv
[5] https://www.swiftak.ai/blog/deepseek-v3-the-next-generation-ai
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-expling-2-deepseekmoe-106cffcc56c1
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-deepseek-train-its-ai-model-on-a-lot-less-and-crippled-hardware/