Сигмоидальное стробирование в DeepSeek-V3 играет решающую роль в повышении вычислительной эффективности модели, особенно в рамках смеси экспертов (MOE). В отличие от традиционных моделей MOE, которые используют стробирование SoftMax, которое может создать конкурентную среду среди экспертов, DeepSeek-V3 использует сигмоидное стробирование, чтобы предоставить каждому эксперту справедливую оценку. Этот подход присваивает оценку от 0 до 1 каждому эксперту, что позволяет более нюансированному процессу отбора, не вынуждая головорезовую конкуренцию между ними.
###, как работает сигмоидное стробирование
1. Эксперт: каждому эксперту в рамках MOE присваивается оценка с использованием сигмоидной функции. Этот балл представляет вероятность того, что эксперт будет выбран для определенной задачи. В отличие от Softmax, который нормализует оценки, чтобы обеспечить их сумму до 1, Sigmoid Rating позволяет нескольким экспертам иметь высокие оценки одновременно, облегчая более совместную среду.
2. Иерархическое стробирование: использование сигмоидного стробирования является частью иерархического механизма стробирования. Это включает в себя несколько слоев отбора, начиная с групповой фильтрации, где рассматриваются только самые релевантные группы экспертов, за которыми следуют экспертный отбор, где выбираются эксперты с топ-оценкой в этих группах. Этот иерархический подход гарантирует, что для каждой задачи выбрано наилучшая комбинация экспертов.
3. Балансировка нагрузки: в то время как сама стробирование сигмоида не имеет непосредственного обращения в балансировку нагрузки, он работает в сочетании с стратегией балансировки бездомных нагрузков DeepSeek-V3. Эта стратегия использует динамические корректировки смещения, чтобы гарантировать, что ни один эксперт не перегружен, поддерживая вычислительную эффективность, предотвращая узкие места.
Вклад в вычислительную эффективность
- Снижение вычислительных накладных расходов: выбирая только самых релевантных экспертов для каждой задачи, сигмоидный стробирование помогает уменьшить вычислительные накладные расходы, связанные с активацией ненужных частей модели. Эта селективная активация является ключевой особенностью архитектуры MOE, позволяющей DeepSeek-V3 использовать лишь часть ее общих параметров для любой задачи.
- Улучшенное использование ресурсов: комбинация сигмоидного стробирования с динамическими корректировками смещения гарантирует, что вычислительные ресурсы используются эффективно. Это предотвращает перегрузку некоторых экспертов, что может привести к вычислительным узким местам и снизить общую эффективность.
- Улучшенная масштабируемость: оптимизируя распределение ресурсов и обеспечивая сбалансированное использование экспертов, Sigmoid -стробирование способствует масштабируемости модели. DeepSeek-V3 может эффективно выполнять крупномасштабные вычисления, что делает его подходящим для широкого спектра приложений без необходимости чрезмерных вычислительных ресурсов.
Таким образом, сигмоидное стробирование в DeepSeek-V3 повышает вычислительную эффективность за счет облегчения более нюансированного и совместного процесса отбора экспертов, который, в сочетании с другими инновациями, такими как динамические корректировки смещения и структуру MOE, приводит к оптимизированному использованию ресурсов и улучшению масштабируемости. Этот подход позволяет DeepSeek-V3 достигать высокой производительности при сохранении значительно сниженного вычислительного следа по сравнению с традиционными моделями [1] [3] [4].
Цитаты:
[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-ideepseek-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-xplained-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-ars-and-drappled-hardware/