For at forstå, hvordan Sigmoid Gating interagerer med Multi-Head Latent Actention (MLA) -arkitekturen i Deepseek-V3, lad os nedbryde både komponenter og deres roller inden for modellen.
Multi-Head latent opmærksomhed (MLA)
** MLA er en nøglekomponent i DeepSeek-V3, designet til at optimere opmærksomhedsmekanismen i transformerbaserede modeller. I modsætning til traditionel opmærksomhed på flere hoveder bruger MLA en lav rangeret fælles komprimering til opmærksomhedstaster og værdier. Denne komprimering reducerer dimensionaliteten af forespørgslen (Q), nøgle (K) og værdi (V) vektorer, før de går ind i opmærksomhedsmekanismen. For eksempel, hvis input har en form af (sekvenslængde ã 2000), kan MLA muligvis reducere Q, K og V -vektorer til en form af (sekvenslængde ã 100). Denne reduktion minimerer signifikant nøgleværdien (KV) cache under inferens, hvilket fører til hurtigere behandlingstider uden at ofre ydeevne [5] [9].
Sigmoid Gating in DeepSeek-V3
I forbindelse med DeepSeek-V3 bruges sigmoidpating i forbindelse med rammerne af blanding af eksperter (MOE). MOE-rammen deler det store neurale netværk i specialiserede undernetværk kaldet 'eksperter'. For hvert input aktiveres kun en undergruppe af disse eksperter. Sigmoid Gating anvendes til den routingmekanisme, der bestemmer, hvilke eksperter der skal aktiveres.
Interaktion med MLA
Mens MLA primært er fokuseret på at optimere opmærksomhedsprocessen, spiller Sigmoid Gating en rolle i MOE-rammen, som er en separat, men komplementær komponent i DeepSeek-V3. MOE -rammen bruger sigmoid gating til at styre, hvordan tokens dirigeres til forskellige eksperter. I modsætning til traditionel SoftMax -port, som kan føre til ekstreme tilfælde, hvor visse eksperter er foretrukket i forhold til andre, hjælper Sigmoid Gating med at opretholde en mere afbalanceret distribution af tokens på tværs af eksperter. Denne balance er afgørende for at forhindre routing -kollaps, hvor modellen kan vende tilbage til at opføre sig som en tæt model og miste effektivitetsfordelene ved MOE -arkitekturen [5].
Dynamisk biasjustering
DeepSeek-V3 introducerer dynamiske biasjusteringer for at sikre belastningsbalancering blandt eksperter. Bias -udtrykkene føjes til ekspertaffinitetsresultaterne, inden de træffer routingbeslutninger. Disse forspændinger justeres dynamisk under træning: Hvis en ekspert overbelastes, reduceres dens bias, og hvis den er underbelastet, øges dens bias. Denne mekanisme sikrer, at belastningen forbliver afbalanceret uden at stole på hjælpetabsfunktioner, hvilket kan have negativ indflydelse på modelydelsen negativt [5].
Sammenfattende, mens MLA optimerer opmærksomhedsmekanismen til hurtigere inferens, hjælper Sigmoid Gating i MOE -rammen med at styre routing af tokens til eksperter, hvilket sikrer effektiv og afbalanceret udnyttelse af beregningsressourcer. Denne kombination forbedrer den samlede ydeevne og effektivitet af DeepSeek-V3.
Citater:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-arkitecture
[2] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-v3
[3] https://arxiv.org/abs/1609.07160
)
[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_learning_architecture)
[8] https://ai.gopubby.com/deepseek-v3-explained-2 DeepSeekMoe-106CFFCC56C1
[9] https://pub.towardsai.net/deepseek-r1-model-arkitecture-853FEFAC7050