DeepSeek-V3中的Sigmoid Gating在提高模型的计算效率方面起着至关重要的作用，尤其是在其混合物(MOE)框架中。与使用SoftMax门控的传统MOE模型不同，可以在专家之间创造竞争环境，DeepSeek-V3采用Sigmoid Gating为每个专家提供了公平的得分机会。这种方法为每个专家分配了0到1的分数，从而可以进行更细微的选择过程，而无需强迫他们之间的残酷竞争。
Sigmoid Gating如何工作
1。专家评分：MOE框架中的每个专家都使用Sigmoid函数分配得分。该分数代表了为特定任务选择专家的可能性。与SoftMax归一化的SoftMax可以确保其总和为1，Sigmoid Gating允许多个专家同时获得高分，从而促进了更加协作的环境。
2。分层门：使用Sigmoid Gating是分层门控机制的一部分。这涉及从组过滤开始的多层选择层，仅考虑最相关的专家小组，其次是专家选择，其中选择了这些组中的最高得分专家。这种层次结构方法可确保为每个任务选择最佳的专家组合。
3。负载平衡：虽然Sigmoid Gating本身并不能直接解决负载平衡，但它与DeepSeek-V3的无辅助负载量平衡策略结合使用。该策略使用动态偏置调整来确保没有任何专家过载，从而通过防止瓶颈来保持计算效率。
###对计算效率的贡献
- 减少的计算开销：仅选择每个任务的最相关的专家，Sigmoid Gating有助于减少与激活模型不必要部分相关的计算开销。这种选择性激活是MOE体系结构的关键功能，允许DeepSeek-V3仅对任何给定任务使用其总参数的一小部分。
- 改进的资源利用：Sigmoid Gating与动态偏差调整的组合确保了有效利用计算资源。这样可以防止某些专家的过载，这可能导致计算瓶颈并降低整体效率。
- 增强的可伸缩性：通过优化资源分配并确保平衡的专家利用率，Sigmoid Gating有助于该模型的可扩展性。 DeepSeek-V3可以有效地处理大规模计算，使其适用于广泛的应用，而无需过多的计算资源。
总而言之，DeepSeek-V3中的Sigmoid Gating通过促进更细微和协作的专家选择过程来提高计算效率，当与其他创新(如动态偏见调整和MOE框架)结合使用时，可以提高优化的资源利用率和提高的可扩展性。与传统模型相比，这种方法使DeepSeek-V3能够达到高性能，同时保持计算足迹的显着降低[1] [3] [4]。
引用：
[1] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[2] https://alliedinsight.com/blog/deepseeks-technologicy-innovations-a-deep-dive-into-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-picks-perfect-experts-acterts-activity-7287631625310412800-ncyv
[5] https://www.swiftask.ai/blog/deepseek-v3-the-next-gener-gener-gener-ai
[6] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explain-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-crippled-hardware/
