هل يمكنك شرح كيف يتفاعل بوابات السيني مع بنية MLA في Deepseek-V3

اهتمام كامن متعدد الرأس (MLA)

** MLA هو مكون رئيسي لـ Deepseek-V3 ، مصمم لتحسين آلية الانتباه في النماذج القائمة على المحولات. على عكس الاهتمام التقليدي متعدد الرأس ، تستخدم MLA ضغطًا مفصليًا منخفضًا لمفاتيح وقيم الانتباه. يقلل هذا الضغط من أبعاد المتجهات (Q) ، المفتاح (K) ، والقيمة (V) قبل الدخول إلى آلية الانتباه. على سبيل المثال ، إذا كان للإدخال شكل (طول التسلسل ã 2000) ، فقد يقلل MLA من ناقلات Q و K و V إلى شكل (طول التسلسل 100). يقلل هذا التخفيض بشكل كبير من ذاكرة التخزين المؤقت ذات القيمة الرئيسية (KV) أثناء الاستدلال ، مما يؤدي إلى أوقات معالجة أسرع دون التضحية بالأداء [5] [9].

sigmoid gating في Deepseek-V3

في سياق Deepseek-V3 ، يتم استخدام بوابات السيني بالاقتران مع إطار خبراء الخبرة (MOE). يقسم إطار MOE الشبكة العصبية الكبيرة إلى شبكات فرعية متخصصة تسمى "الخبراء". لكل إدخال ، يتم تنشيط مجموعة فرعية فقط من هؤلاء الخبراء. يتم تطبيق بوابات السيني على آلية التوجيه التي تقرر الخبراء الذين يجب تنشيطهم.

التفاعل مع MLA

بينما تركز MLA بشكل أساسي على تحسين عملية الانتباه ، يلعب Sigmoid Gating دورًا في إطار MOE ، وهو مكون منفصل ولكنه مكمل لـ Deepseek-V3. يستخدم Framework Moe Sigmoid Gating لإدارة كيفية توجيه الرموز إلى خبراء مختلفين. على عكس بوابات Softmax التقليدية ، والتي يمكن أن تؤدي إلى حالات متطرفة يتم فيها تفضيل بعض الخبراء على الآخرين ، يساعد Sigmoid Gating في الحفاظ على توزيع أكثر توازناً للرموز عبر الخبراء. يعد هذا التوازن أمرًا بالغ الأهمية لمنع انهيار التوجيه ، حيث قد يعود النموذج إلى التصرف مثل النموذج الكثيف ، ويفقد فوائد كفاءة بنية MOE [5].

تعديل التحيز الديناميكي

يقدم Deepseek-V3 تعديلات تحيز ديناميكية لضمان موازنة التحميل بين الخبراء. تتم إضافة شروط التحيز إلى درجات تقارب الخبراء قبل اتخاذ قرارات التوجيه. يتم تعديل هذه التحيزات ديناميكيًا أثناء التدريب: إذا كان هناك خبير زائد ، فقد انخفض تحيزه ، وإذا تم تحميله ، فسيتم زيادة تحيزه. تضمن هذه الآلية أن الحمل يظل متوازنًا دون الاعتماد على وظائف الخسارة الإضافية ، والتي يمكن أن تؤثر سلبًا على أداء النموذج [5].

باختصار ، في حين أن MLA تعمل على تحسين آلية الانتباه من أجل الاستدلال الأسرع ، فإن بوابة السيني في إطار MOE تساعد في إدارة توجيه الرموز إلى الخبراء ، وضمان الاستخدام الفعال والمتوازن للموارد الحسابية. يعزز هذا المزيج الأداء الكلي وكفاءة Deepseek-V3.

الاستشهادات:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepeek-model-architecture
[2] https://huggingface.co/Deepseek-ai/deepseek-v3
[3] https://arxiv.org/abs/1609.07160
[4]
[5] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepeek-v3-model
[6]
[7]
[8] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explied-2-deepeekmoe-106cffcc56c1
[9] https://pub.towardsai.net/deepseek-r1-model-architecture-853fefac7050