Зигмоїдне введення в DeepSeek-V3 відіграє вирішальну роль у підвищенні ефективності обчислювальної ефективності моделі, особливо в рамках її суміші експертів (МО). На відміну від традиційних моделей MOE, які використовують розбиття Softmax, які можуть створити конкурентне середовище серед експертів, DeepSeek-V3 використовує сигмоїдну решітку, щоб надати кожному експерту справедливу можливість балів. Цей підхід призначає оцінку між 0 і 1 кожному експерту, що дозволяє провести більш нюансований процес відбору, не примушуючи між ними конкуренції.
Як працює сигмоїдна ворота
1. Експертна оцінка: Кожному експерту в рамках МО присвоюється оцінка за допомогою сигмоїдної функції. Цей бал являє собою ймовірність вибору експерта для певного завдання. На відміну від Softmax, який нормалізує бали, щоб забезпечити їх підсумку до 1, сигмоїдна решітка дозволяє одночасно численним експертам мати високі бали, полегшуючи більш спільне середовище.
2. Ієрархічна решітка: використання сигмоїдного решітки є частиною ієрархічного механізму решітки. Це передбачає кілька шарів відбору, починаючи з групової фільтрації, де розглядаються лише найбільш релевантні групи експертів, а потім відбір експертів, де вибираються експерти з найвищих балів у цих групах. Цей ієрархічний підхід гарантує, що для кожного завдання було обрано найкращу комбінацію експертів.
3. Врівноваження навантаження: Хоча сама сигмоїдна решітка не безпосередньо не стосується балансування навантаження, воно працює спільно зі стратегією врівноваження навантаження DeepSeek-V3. Ця стратегія використовує динамічні коригування зміщення, щоб переконатися, що жоден експерт не був перевантажений, підтримуючи ефективність обчислень, запобігаючи вузьким місцем.
внесок у обчислювальну ефективність
- Зниження обчислювальних накладних витрат: вибираючи лише найбільш релевантних експертів для кожного завдання, сигмоїдна решітка допомагає зменшити обчислювальні накладні витрати, пов'язані з активацією непотрібних частин моделі. Ця селективна активація є ключовою особливістю архітектури МО, що дозволяє DeepSeek-V3 використовувати лише частину своїх загальних параметрів для будь-якого заданого завдання.
- Поліпшене використання ресурсів: поєднання сигмоїдного витягу з динамічними коригуваннями зміщення забезпечує ефективне використання обчислювальних ресурсів. Це запобігає перевантаженню певних експертів, що може призвести до обчислювальних вузьких місць та зниження загальної ефективності.
- Підвищена масштабованість: Оптимізуючи розподіл ресурсів та забезпечення збалансованого використання експертів, сигмоїдна решітка сприяє масштабованості моделі. DeepSeek-V3 може ефективно обробляти масштабні обчислення, що робить його придатним для широкого спектру додатків без необхідності надмірних обчислювальних ресурсів.
Підводячи підсумок, сигмоїдна наркомана в DeepSeek-V3 підвищує ефективність обчислень, сприяючи більш нюансованому та спільному процесі відбору експертів, який у поєднанні з іншими інноваціями, такими як динамічні коригування зміщення та рамки МО, призводять до оптимізованого використання ресурсів та вдосконаленої масштабованості. Цей підхід дозволяє DeepSeek-V3 досягти високої продуктивності, зберігаючи значно зменшений обчислювальний слід порівняно з традиційними моделями [1] [3] [4].
Цитати:
[1] https://machinelearningatcale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technology-inovations-adeep-dive-into-the-v3-model/
[3] https://618media.com/en/blog/technic-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-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-model-on-a-lot-less-and-criped-hardware/