Sigmoid Gating în Deepseek-V3 joacă un rol crucial în îmbunătățirea eficienței de calcul a modelului, în special în cadrul său de amestec de experți (MOE). Spre deosebire de modelele MOE tradiționale care folosesc SoftMax Gating, care poate crea un mediu competitiv în rândul experților, Deepseek-V3 folosește sigmoid gating pentru a oferi fiecărui expert o oportunitate de notare corectă. Această abordare atribuie un scor între 0 și 1 fiecărui expert, permițând un proces de selecție mai nuanțat, fără a forța o competiție cutthroat între ele.
Cum funcționează Sigmoid Gating
1. Scoring expert: fiecărui expert în cadrul MOE i se atribuie un scor folosind o funcție sigmoidă. Acest scor reprezintă probabilitatea ca un expert să fie selectat pentru o anumită sarcină. Spre deosebire de SoftMax, care normalizează scorurile pentru a se asigura că se rezumă la 1, sigmoid gating permite mai multor experți să aibă scoruri mari simultan, facilitând un mediu mai colaborativ.
2. Gating ierarhic: Utilizarea închiderii sigmoidelor face parte dintr -un mecanism de închidere ierarhică. Aceasta implică mai multe straturi de selecție, începând cu filtrarea grupului, unde sunt luate în considerare doar cele mai relevante grupuri de experți, urmate de selecția experților, unde sunt aleși primii experți cu punctaj în cadrul acestor grupuri. Această abordare ierarhică asigură că cea mai bună combinație de experți este selectată pentru fiecare sarcină.
3. Echilibrarea încărcăturii: În timp ce sigmoid-ul în sine nu abordează în mod direct echilibrarea sarcinii, funcționează în combinație cu strategia de echilibrare a sarcinii fără pierderi de pierderi Deepseek-V3. Această strategie folosește ajustări dinamice ale prejudecății pentru a se asigura că niciun expert nu este supraîncărcat, menținând eficiența de calcul prin prevenirea blocajelor.
Contribuție la eficiență de calcul
- Reducerea cheltuielilor de calcul: selectând doar cei mai relevanți experți pentru fiecare sarcină, sigmoid gating ajută la reducerea aerului de calcul asociat cu activarea unor părți inutile ale modelului. Această activare selectivă este o caracteristică cheie a arhitecturii MOE, permițând Deepseek-V3 să utilizeze doar o fracțiune din parametrii totali pentru orice sarcină dată.
- Utilizarea îmbunătățită a resurselor: Combinația de închidere sigmoidă cu ajustări dinamice ale prejudecății asigură utilizarea eficientă a resurselor de calcul. Acest lucru împiedică supraîncărcarea anumitor experți, ceea ce poate duce la blocaje de calcul și poate reduce eficiența generală.
- Scalabilitate îmbunătățită: prin optimizarea alocării resurselor și asigurarea utilizării echilibrate a experților, Sigmoid Bating contribuie la scalabilitatea modelului. Deepseek-V3 poate gestiona în mod eficient calculele pe scară largă, ceea ce îl face potrivit pentru o gamă largă de aplicații, fără a fi nevoie de resurse de calcul excesive.
În rezumat, sigmoidul în DeepSeek-V3 îmbunătățește eficiența computatională prin facilitarea unui proces de selecție a experților mai nuanțat și colaborativ, care, atunci când este combinat cu alte inovații, cum ar fi ajustările dinamice ale prejudecății și cadrul MOE, duce la utilizarea optimizată a resurselor și la o scalabilitate îmbunătățită. Această abordare permite Deepseek-V3 să obțină performanțe ridicate, menținând în același timp o amprentă de calcul semnificativ redusă în comparație cu modelele tradiționale [1] [3] [4].
Citări:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technology-innovations-a-deep-dive-into-the-v3-model/
[3] https://618media.com/en/blog/technic-architecture-of-eepseek-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-v3-the-next-generation-AI
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explained-2-eepseekmoe-106cffcc56c1
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-deepseek-tain-its-ai-model-on-a-lot-less-and-crippled-hardware/