La activación sigmoidea en Deepseek-V3 juega un papel crucial en la mejora de la eficiencia computacional del modelo, particularmente dentro de su marco de mezcla de expertos (MOE). A diferencia de los modelos MOE tradicionales que usan Gating Softmax, que puede crear un entorno competitivo entre los expertos, Deepseek-V3 emplea a las actividades sigmoides para proporcionar a cada experto una oportunidad de puntuación justa. Este enfoque asigna un puntaje entre 0 y 1 a cada experto, lo que permite un proceso de selección más matizado sin obligar a una competencia cuthroat entre ellos.
Cómo funciona la compra sigmoidea
1. Puntuación de expertos: a cada experto en el marco MOE se le asigna una puntuación utilizando una función sigmoidea. Este puntaje representa la probabilidad de que un experto sea seleccionado para una tarea en particular. A diferencia de Softmax, que normaliza los puntajes para garantizar que suman 1, la compuerta sigmoidea permite a múltiples expertos tener puntajes altos simultáneamente, facilitando un entorno más colaborativo.
2. Compatación jerárquica: el uso de la activación sigmoidea es parte de un mecanismo de activación jerárquica. Esto implica múltiples capas de selección, comenzando con el filtrado de grupos, donde solo se consideran los grupos más relevantes de expertos, seguidos de la selección de expertos, donde se eligen los expertos en puntaje de arriba dentro de esos grupos. Este enfoque jerárquico asegura que se seleccione la mejor combinación de expertos para cada tarea.
3. Equilibrio de carga: si bien la activación sigmoidea en sí no aborda directamente el equilibrio de carga, funciona junto con la estrategia de equilibrio de carga sin pérdida auxiliar de Deepseek-V3. Esta estrategia utiliza ajustes de sesgo dinámico para garantizar que ningún experto se sobrecargue, manteniendo la eficiencia computacional al prevenir los cuellos de botella.
Contribución a la eficiencia computacional
- Subpagas computacionales reducidas: al seleccionar solo los expertos más relevantes para cada tarea, la compuerta sigmoidea ayuda a reducir la sobrecarga computacional asociada con la activación de partes innecesarias del modelo. Esta activación selectiva es una característica clave de la arquitectura MOE, que permite que Deepseek-V3 use solo una fracción de sus parámetros totales para cualquier tarea dada.
- Utilización mejorada de los recursos: la combinación de activación sigmoidea con ajustes de sesgo dinámico asegura que los recursos computacionales se utilicen de manera eficiente. Esto evita la sobrecarga de ciertos expertos, lo que puede conducir a cuellos de botella computacionales y reducir la eficiencia general.
- Escalabilidad mejorada: al optimizar la asignación de recursos y garantizar la utilización de expertos equilibrados, la compuerta sigmoidea contribuye a la escalabilidad del modelo. Deepseek-V3 puede manejar los cálculos a gran escala de manera eficiente, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de aplicaciones sin la necesidad de recursos computacionales excesivos.
En resumen, la activación de sigmoides en Deepseek-V3 mejora la eficiencia computacional al facilitar un proceso de selección de expertos más matizado y colaborativo, que, cuando se combina con otras innovaciones como los ajustes de sesgo dinámico y el marco de MOE, conduce a la utilización de recursos optimizado y una mejor capacidad de escalabilidad. Este enfoque permite que Deepseek-V3 alcance el alto rendimiento al tiempo que mantiene una huella computacional significativamente reducida en comparación con los modelos tradicionales [1] [3] [4].
Citas:
[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-ofdeepseek-v3-explaned/
[4] https://www.linkedin.com/posts/sathiyakerthi_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-explane-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-and-crippled-hardware/