Sigmoid gating trong Deepseek-V3 đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả tính toán của mô hình, đặc biệt là trong khuôn khổ hỗn hợp (MOE) của nó. Không giống như các mô hình MOE truyền thống sử dụng Gating SoftMax, có thể tạo ra một môi trường cạnh tranh giữa các chuyên gia, Deepseek-V3 sử dụng sigmoid để cung cấp cho mỗi chuyên gia một cơ hội ghi điểm công bằng. Cách tiếp cận này chỉ định một số điểm từ 0 đến 1 cho mỗi chuyên gia, cho phép một quy trình lựa chọn sắc thái hơn mà không buộc phải cạnh tranh cắt giảm trong số họ.
Cách thức hoạt động của sigmoid
1. Ghi điểm của chuyên gia: Mỗi chuyên gia trong khung MOE được gán điểm bằng cách sử dụng hàm sigmoid. Điểm này thể hiện khả năng một chuyên gia được chọn cho một nhiệm vụ cụ thể. Không giống như SoftMax, giúp bình thường hóa điểm số để đảm bảo họ tổng hợp lên 1, SigMoid Gating cho phép nhiều chuyên gia có điểm số cao đồng thời, tạo điều kiện cho một môi trường hợp tác hơn.
2. Điều này liên quan đến nhiều lớp lựa chọn, bắt đầu bằng cách lọc nhóm, trong đó chỉ các nhóm chuyên gia có liên quan nhất được xem xét, tiếp theo là lựa chọn chuyên gia, trong đó các chuyên gia ghi điểm hàng đầu trong các nhóm đó được chọn. Cách tiếp cận phân cấp này đảm bảo rằng sự kết hợp tốt nhất của các chuyên gia được chọn cho mỗi nhiệm vụ.
3. Cân bằng tải: Mặc dù bản thân sigmoid không trực tiếp giải quyết cân bằng tải, nhưng nó hoạt động cùng với chiến lược cân bằng tải trọng không mất phụ trợ của DeepSeek-V3. Chiến lược này sử dụng các điều chỉnh thiên vị động để đảm bảo rằng không có chuyên gia nào bị quá tải, duy trì hiệu quả tính toán bằng cách ngăn chặn các tắc nghẽn.
Đóng góp cho hiệu quả tính toán
- Giảm chi phí tính toán: Bằng cách chỉ chọn các chuyên gia phù hợp nhất cho mỗi nhiệm vụ, SigMoid Gating giúp giảm chi phí tính toán liên quan đến việc kích hoạt các phần không cần thiết của mô hình. Kích hoạt chọn lọc này là một tính năng chính của kiến trúc MOE, cho phép DeepSeek-V3 chỉ sử dụng một phần nhỏ trong tổng số tham số của nó cho bất kỳ tác vụ nào.
- Cải thiện việc sử dụng tài nguyên: Sự kết hợp của sigmoid gating với các điều chỉnh độ lệch động đảm bảo rằng các tài nguyên tính toán được sử dụng hiệu quả. Điều này ngăn chặn quá tải các chuyên gia nhất định, điều này có thể dẫn đến tắc nghẽn tính toán và giảm hiệu quả tổng thể.
- Tăng cường khả năng mở rộng: Bằng cách tối ưu hóa phân bổ tài nguyên và đảm bảo việc sử dụng chuyên gia cân bằng, gating sigmoid góp phần vào khả năng mở rộng của mô hình. Deepseek-V3 có thể xử lý các tính toán quy mô lớn một cách hiệu quả, làm cho nó phù hợp cho một loạt các ứng dụng mà không cần tài nguyên tính toán quá mức.
Tóm lại, sigmoid gating trong DeepSeek-V3 tăng cường hiệu quả tính toán bằng cách tạo điều kiện cho một quy trình lựa chọn chuyên gia hợp tác và sắc thái hơn, khi kết hợp với các đổi mới khác như điều chỉnh độ lệch động và khung MOE, dẫn đến việc sử dụng tài nguyên tối ưu và cải thiện khả năng mở rộng. Cách tiếp cận này cho phép Deepseek-V3 đạt được hiệu suất cao trong khi vẫn duy trì dấu chân tính toán giảm đáng kể so với các mô hình truyền thống [1] [3] [4].
Trích dẫn:
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
.
.
[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
.