Abychom pochopili, jak sigmoidní hradlo interaguje s architekturou s více hlavami latentní pozornosti (MLA) v Deepseek-V3, rozbijme jak komponenty, tak jejich role v rámci modelu.
Multi-head latentní pozornost (MLA)
** MLA je klíčovou součástí DeepSeek-V3, která je navržena tak, aby optimalizovala mechanismus pozornosti v modelech založených na transformátoru. Na rozdíl od tradiční pozornosti s více hlavami používá MLA pro klíče a hodnoty pozornosti a hodnoty komprese kloubů s nízkým postavením. Tato komprese snižuje dimenze dotazu (Q), klíče (k) a hodnoty (V) vektorů před vstupem do mechanismu pozornosti. Například, pokud má vstup tvar (délka sekvence ã 2000), MLA může snížit vektory Q, K a V na tvar (sekvenční délka ã 100). Tato redukce významně minimalizuje mezipaměť klíčové hodnoty (KV) během závěru, což vede k rychlejšímu doba zpracování bez obětování výkonu [5] [9].
Sigmoid Gating in DeepSeek-V3
V souvislosti s Deepseek-V3 se sigmoidní hradlo používá ve spojení s rámcem směsi expertů (MOE). Rámec MOE rozděluje velkou neuronovou síť na specializované dílčí sítě zvané „odborníci“. Pro každý vstup je aktivována pouze podmnožina těchto odborníků. Sigmoidní hradlo se aplikuje na směrovací mechanismus, který rozhoduje, které odborníci k aktivaci.
Interakce s MLA
Zatímco MLA je primárně zaměřena na optimalizaci procesu pozornosti, Sigmoid Gating hraje roli v rámci MOE, což je samostatná, ale doplňková složka DeepSeek-V3. Framework MOE používá sigmoidní hradlování ke správě toho, jak jsou tokeny směrovány na různé odborníky. Na rozdíl od tradičního hradlování Softmax, které může vést k extrémním případům, kdy jsou někteří odborníci upřednostňováni před ostatními, pomáhá Sigmoid Gating udržovat vyváženější rozdělení tokenů napříč odborníky. Tato rovnováha je zásadní pro prevenci kolapsu směrování, kde by se model mohl vrátit k chování jako hustý model a ztrácí výhody efektivity architektury MOE [5].
Úpravy dynamického zkreslení
DeepSeek-V3 zavádí dynamické úpravy zkreslení, aby se zajistilo vyrovnávání zátěže mezi odborníky. Podmínky zkreslení se před přijetím rozhodnutí o směrování přidávají do skóre odborníků. Tato zkreslení jsou během tréninku dynamicky upraveny: pokud je odborník přetížen, jeho zkreslení se sníží a pokud je podlažena, zvýší se jeho zkreslení. Tento mechanismus zajišťuje, že zátěž zůstává vyvážená, aniž by se spoléhala na pomocné funkce ztráty, což může negativně ovlivnit výkon modelu [5].
Stručně řečeno, zatímco MLA optimalizuje mechanismus pozornosti pro rychlejší inference, sigmoidní hradlo v rámci MOE pomáhá řídit směrování tokenů odborníkům, což zajišťuje efektivní a vyvážené využití výpočetních zdrojů. Tato kombinace zvyšuje celkový výkon a efektivitu Deepseek-V3.
Citace:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[3] https://arxiv.org/abs/1609.07160
[4] https://618media.com/en/blog/technical-architecture-of-deepseek-v3-expplaided/
[5] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i4em80/interesting_article_on_how_deepseek_has_improved/
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/transformer_(deep_arning_architecture)
[8] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-expplaided-2-deepseekMoe-106CFFCC56C1
[9] https://pub.towardsai.net/deepseek-r1-model-architecture-853Fefac7050