Sigmoid vārtiem DeepSEEK-V3 ir izšķiroša loma modeļa skaitļošanas efektivitātes uzlabošanā, jo īpaši tā ekspertu (MOE) ietvarā. Atšķirībā no tradicionālajiem MOE modeļiem, kas izmanto Softmax vārtu gājienu, kas var radīt konkurences vidi ekspertu vidū, DeepSeek-V3 izmanto sigmoid vārtus, lai katram ekspertam sniegtu taisnīgu punktu gūšanas iespēju. Šī pieeja katram ekspertam piešķir punktu skaitu no 0 līdz 1, ļaujot veikt niansētāku atlases procesu, nepiespiežot starp viņiem.
Kā darbojas sigmoid vārti
1. Ekspertu vērtējums: katram MOE ietvara ekspertam tiek piešķirts punktu skaits, izmantojot sigmoid funkciju. Šis rādītājs atspoguļo varbūtību, ka eksperts tiek izvēlēts konkrētam uzdevumam. Atšķirībā no SoftMax, kas normalizē rādītājus, lai nodrošinātu, ka tie summē 1, sigmoid vārti ļauj vairākiem ekspertiem vienlaikus iegūt augstus rādītājus, atvieglojot sadarbības vidi.
2. Hierarhiskā vārda: sigmoīdu vārtu izmantošana ir daļa no hierarhiska vārtu guvēšanas mehānisma. Tas ietver vairākus atlases slāņus, sākot ar grupas filtrēšanu, kur tiek ņemtas vērā tikai visatbilstošākās ekspertu grupas, kam seko ekspertu atlase, kur tiek izvēlēti labākie punktu eksperti šajās grupās. Šī hierarhiskā pieeja nodrošina labāko ekspertu kombināciju katram uzdevumam.
3. Slodzes līdzsvarošana: Kaut arī pati sigmoid ventilācija tieši nerisina slodzes līdzsvarošanu, tā darbojas kopā ar DeepSEEK-V3 palīgslodzes nesaturošo slodzes līdzsvarošanas stratēģiju. Šajā stratēģijā tiek izmantotas dinamiskas neobjektivitātes korekcijas, lai nodrošinātu, ka neviens eksperts nav pārslogots, saglabājot skaitļošanas efektivitāti, novēršot sašaurinājumus.
Ieguldījums skaitļošanas efektivitātē
- Samazināts skaitļošanas pieskaitāmais pieskaitāmais: atlasot tikai visatbilstošākos ekspertus katram uzdevumam, sigmoid vārti palīdz samazināt aprēķina pieskaitāmās izmaksas, kas saistītas ar nevajadzīgu modeļa daļu aktivizēšanu. Šī selektīvā aktivācija ir MOE arhitektūras galvenā iezīme, ļaujot DeepSEEK-V3 izmantot tikai daļu no kopējiem parametriem katram uzdevumam.
- Uzlabota resursu izmantošana: sigmoid vārtu kombinācija ar dinamisku novirzes pielāgošanu nodrošina, ka aprēķina resursi tiek izmantoti efektīvi. Tas novērš noteiktu ekspertu pārslodzi, kas var izraisīt skaitļošanas sašaurinājumus un samazināt vispārējo efektivitāti.
- Uzlabota mērogojamība: optimizējot resursu sadali un nodrošinot līdzsvarotu ekspertu izmantošanu, sigmoid ventilācija veicina modeļa mērogojamību. DeepSEEK-V3 var efektīvi apstrādāt liela mēroga aprēķinus, padarot to piemērotu plašam lietojumprogrammu klāstam bez nepieciešamības pēc pārmērīgiem skaitļošanas resursiem.
Rezumējot, sigmoid vārti DeepSEEK-V3 uzlabo skaitļošanas efektivitāti, atvieglojot niansētāku un sadarbības ekspertu atlases procesu, kas, apvienojumā ar citiem jauninājumiem, piemēram, dinamisku neobjektivitātes pielāgošanu un MOE ietvaru, noved pie optimizēta resursu izmantošanas un uzlabotas mērogojamības. Šī pieeja ļauj DeepSEEK-V3 sasniegt augstu veiktspēju, vienlaikus saglabājot ievērojami samazinātu skaitļošanas pēdas nospiedumu, salīdzinot ar tradicionālajiem modeļiem [1] [3] [4].
Atsauces:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
.
[3] https://618media.com/en/blog/technical-architecture-of-depseek-v3-explated/
.
[5] https://www.swiffask.ai/blog/deepseek-v3-the-next-genation-ai
[6.]
[7] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[8] https://www.nextplatform.com/2025/01/27/how-did-depseek-train-it-it-ai-model-on-a-lot-less-and-crippled-hardware/