Sigmoid Gating di Deepseek-V3 memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi komputasi model, terutama dalam kerangka kerja campuran-ekspert (MOE). Tidak seperti model MOE tradisional yang menggunakan softmax gating, yang dapat menciptakan lingkungan yang kompetitif di antara para ahli, Deepseek-V3 menggunakan gating sigmoid untuk memberikan setiap ahli dengan peluang mencetak gol yang adil. Pendekatan ini memberikan skor antara 0 dan 1 untuk setiap ahli, memungkinkan untuk proses seleksi yang lebih bernuansa tanpa memaksa kompetisi yang kejam di antara mereka.
Bagaimana cara kerja gating sigmoid
1. Penilaian ahli: Setiap ahli dalam kerangka kerja MOE diberi skor menggunakan fungsi sigmoid. Skor ini mewakili kemungkinan seorang ahli dipilih untuk tugas tertentu. Tidak seperti Softmax, yang menormalkan skor untuk memastikan mereka berjumlah 1, Sigmoid Gating memungkinkan banyak ahli untuk memiliki skor tinggi secara bersamaan, memfasilitasi lingkungan yang lebih kolaboratif.
2. Gating Hirarki: Penggunaan gating sigmoid adalah bagian dari mekanisme gating hierarkis. Ini melibatkan banyak lapisan seleksi, dimulai dengan penyaringan kelompok, di mana hanya kelompok ahli yang paling relevan yang dipertimbangkan, diikuti oleh seleksi ahli, di mana para ahli skor tertinggi dalam kelompok-kelompok tersebut dipilih. Pendekatan hierarkis ini memastikan bahwa kombinasi para ahli terbaik dipilih untuk setiap tugas.
3. Load Balancing: Sementara Sigmoid Gating itu sendiri tidak secara langsung mengatasi keseimbangan beban, ia bekerja bersama dengan strategi penyeimbangan beban bantu-bebas-kalah-Kehilangan Deepseek-V3. Strategi ini menggunakan penyesuaian bias dinamis untuk memastikan bahwa tidak ada ahli tunggal yang kelebihan beban, mempertahankan efisiensi komputasi dengan mencegah kemacetan.
Kontribusi untuk efisiensi komputasi
- Mengurangi overhead komputasi: Dengan hanya memilih ahli yang paling relevan untuk setiap tugas, sigmoid gating membantu mengurangi overhead komputasi yang terkait dengan mengaktifkan bagian model yang tidak perlu. Aktivasi selektif ini adalah fitur utama dari arsitektur MOE, yang memungkinkan Deepseek-V3 hanya menggunakan sebagian kecil dari total parameternya untuk tugas yang diberikan.
- Peningkatan pemanfaatan sumber daya: Kombinasi gating sigmoid dengan penyesuaian bias dinamis memastikan bahwa sumber daya komputasi digunakan secara efisien. Ini mencegah kelebihan muatan para ahli tertentu, yang dapat menyebabkan hambatan komputasi dan mengurangi efisiensi keseluruhan.
- Peningkatan skalabilitas: Dengan mengoptimalkan alokasi sumber daya dan memastikan pemanfaatan ahli yang seimbang, Sigmoid Gating berkontribusi pada skalabilitas model. Deepseek-V3 dapat menangani perhitungan skala besar secara efisien, membuatnya cocok untuk berbagai aplikasi tanpa perlu sumber daya komputasi yang berlebihan.
Singkatnya, gating sigmoid di Deepseek-V3 meningkatkan efisiensi komputasi dengan memfasilitasi proses seleksi ahli yang lebih bernuansa dan kolaboratif, yang, bila dikombinasikan dengan inovasi lain seperti penyesuaian bias dinamis dan kerangka kerja MOE, mengarah pada pemanfaatan sumber daya yang dioptimalkan dan peningkatan skalabilitas. Pendekatan ini memungkinkan Deepseek-V3 untuk mencapai kinerja tinggi sambil mempertahankan jejak komputasi yang berkurang secara signifikan dibandingkan dengan model tradisional [1] [3] [4].
Kutipan:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technological-inovations-a-dive-dive-int-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-v3-the-tle-next-generation-ai
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explained-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-podel-on-a-lot-less-krippled-hardware/