A Sigmoid Gating a DeepSeek-V3-ban döntő szerepet játszik a modell számítási hatékonyságának javításában, különösen a szakemberek keveréke (MOE) keretében. Ellentétben a hagyományos MOE modellekkel, amelyek SoftMax Gating-t használnak, és amelyek versenykörnyezetet teremthetnek a szakértők körében, a DeepSeek-V3 Sigmoid Gating-t alkalmaz, hogy minden szakértő tisztességes pontozási lehetőséget biztosítson. Ez a megközelítés az egyes szakértőkhöz 0 és 1 közötti pontszámot hozzárendel, lehetővé téve egy árnyaltabb kiválasztási folyamatot anélkül, hogy köztük egy cutthroat versenyt kényszerítne.
Hogyan működik a Sigmoid Gating
1. Szakértői pontozás: A MOE keretrendszer minden szakértője egy pontszámot hozzárendel egy szigmoid függvény segítségével. Ez a pontszám azt a valószínűséget jelenti, hogy egy szakértőt kiválasztanak egy adott feladathoz. Ellentétben a SoftMax -szal, amely normalizálja a pontszámokat annak biztosítása érdekében, hogy 1 -re összegezzék, a Sigmoid Gating lehetővé teszi több szakértő számára, hogy egyidejűleg magas pontszámot kapjon, megkönnyítve az együttműködési környezetet.
2. hierarchikus kapu: A szigmoid kapu használata egy hierarchikus kapu mechanizmus része. Ez magában foglalja a többszörös kiválasztási rétegeket, kezdve a csoportszűréssel, ahol csak a legmegfelelőbb szakértői csoportokat veszik figyelembe, majd a szakértői kiválasztást, ahol az ezen csoportok legmagasabb pontszámát választják. Ez a hierarchikus megközelítés biztosítja, hogy az egyes feladatokhoz a szakértők legjobb kombinációját választják ki.
3. Terhelés-kiegyensúlyozás: Míg a Sigmoid Gating maga nem foglalkozik közvetlenül a terhelés kiegyensúlyozásával, a DeepSeek-V3 segédvesztés nélküli terheléselosztási stratégiájával együtt működik. Ez a stratégia dinamikus torzítás -kiigazításokat használ annak biztosítása érdekében, hogy egyetlen szakértő ne legyen túlterhelve, fenntartva a számítási hatékonyságot a szűk keresztmetszetek megelőzésével.
hozzájárulás a számítási hatékonysághoz
- Csökkent számítási költségek: Az egyes feladatokhoz csak a legfontosabb szakértők kiválasztásával a Sigmoid Gating segít csökkenteni a modell felesleges részei aktiválásához kapcsolódó számítási általános költségeket. Ez a szelektív aktiválás a MOE architektúra egyik kulcsfontosságú jellemzője, amely lehetővé teszi a DeepSeek-V3 számára, hogy az adott feladathoz csak a teljes paramétereinek töredékét használja.
- Javított erőforrás -felhasználás: A szigmoid kapu és a dinamikus torzítás -kiigazítások kombinációja biztosítja a számítási erőforrások hatékony felhasználását. Ez megakadályozza egyes szakértők túlterhelését, ami számítási szűk keresztmetszetekhez vezethet és csökkentheti az általános hatékonyságot.
- Fokozott méretezhetőség: Az erőforrás -elosztás optimalizálásával és a kiegyensúlyozott szakértői felhasználás biztosításával a Sigmoid Gating hozzájárul a modell méretezhetőségéhez. A DeepSeek-V3 hatékonyan képes kezelni a nagy léptékű számításokat, így sokféle alkalmazásra alkalmas, anélkül, hogy túlzott számítási erőforrásokra lenne szükség.
Összefoglalva: a Sigmoid Gating a DeepSeek-V3-ban javítja a számítási hatékonyságot azáltal, hogy megkönnyíti az árnyaltabb és együttműködési szakértői kiválasztási folyamatot, amely más innovációkkal kombinálva, például a dinamikus torzítás-kiigazításokkal és a MOE-keretrendszerrel kombinálva az optimalizált erőforrás-felhasználáshoz és a jobb skálázhatósághoz vezet. Ez a megközelítés lehetővé teszi a DeepSeek-V3 számára, hogy nagy teljesítményt érjen el, miközben fenntartja a szignifikánsan csökkentett számítási lábnyomot a hagyományos modellekhez képest [1] [3] [4].
Idézetek:
[1] https://machinelearningatcale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://alliedinsight.com/blog/deepseekk-technologicin-innovations-a-deep-dive-into-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-perti-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-its--model-on-a-lot-llent-llent-llent--llent--less-d-dardware/