Om te begrijpen hoe sigmoïde pating interageert met de multi-head latent aandacht (MLA) architectuur in DeepSeek-V3, laten we beide componenten en hun rollen binnen het model afbreken.
multi-head latente aandacht (MLA)
** MLA is een belangrijk onderdeel van DeepSeek-V3, ontworpen om het aandachtsmechanisme in transformator-gebaseerde modellen te optimaliseren. In tegenstelling tot traditionele aandacht van meerdere koppen, gebruikt MLA een lage rank gewrichtscompressie voor aandachtssleutels en waarden. Deze compressie vermindert de dimensionaliteit van de query (q), sleutel (k) en waarde (v) vectoren voordat ze het aandachtsmechanisme invoeren. Als de input bijvoorbeeld een vorm heeft van (sequentielengte à 2000), kan MLA de Q-, K- en V -vectoren verminderen tot een vorm van (sequentielengte à 100). Deze reductie minimaliseert de sleutelwaarde (KV) cache tijdens de gevolgtrekking aanzienlijk, wat leidt tot snellere verwerkingstijden zonder prestaties op te offeren [5] [9].
Sigmoid pating in Deepseek-V3
In de context van DeepSeek-V3 wordt sigmoïde pating gebruikt in combinatie met het mixen-van-experts (MOE) framework. Het MOE-framework verdeelt het grote neurale netwerk in gespecialiseerde subnetwerken genaamd 'Experts'. Voor elke invoer wordt alleen een subset van deze experts geactiveerd. Sigmoid gating wordt toegepast op het routeringsmechanisme dat beslist welke experts te activeren.
Interactie met MLA
Hoewel MLA vooral gericht is op het optimaliseren van het aandachtsproces, speelt Sigmoid Gating een rol in het MOE-framework, een afzonderlijke maar complementaire component van Deepseek-V3. Het MOE -framework maakt gebruik van sigmoïde poort om te beheren hoe tokens worden geleid naar verschillende experts. In tegenstelling tot traditionele softmax poorten, wat kan leiden tot extreme gevallen waarin bepaalde experts de voorkeur geven boven andere, helpt sigmoïde poorten een meer evenwichtige verdeling van tokens over experts te behouden. Deze balans is cruciaal voor het voorkomen van instorting van routing, waarbij het model kan terugkeren naar het gedragen als een dicht model, waardoor de efficiëntievoordelen van de MOE -architectuur worden verloren [5].
Dynamische biasaanpassing
DeepSeek-V3 introduceert dynamische bias-aanpassingen om te zorgen voor belastingverdeling bij experts. De vooringenomen termen worden toegevoegd aan de deskundige affiniteitsscores voordat ze routeringsbeslissingen nemen. Deze vooroordelen worden dynamisch aangepast tijdens de training: als een expert overbelast is, wordt de vooringenomenheid verminderd en als deze wordt ondergebracht, wordt de vooringenomenheid verhoogd. Dit mechanisme zorgt ervoor dat de belasting in evenwicht blijft zonder te vertrouwen op hulpverliesfuncties, die de prestaties van het model negatief kunnen beïnvloeden [5].
Samenvattend, terwijl MLA het aandachtsmechanisme voor snellere conclusie optimaliseert, helpt sigmoïde poort in het MOE -framework de routing van tokens naar experts te beheersen, waardoor een efficiënt en evenwichtig gebruik van computermiddelen wordt gewaarborgd. Deze combinatie verbetert de algehele prestaties en efficiëntie van Deepseek-V3.
Citaten:
[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-explaed/
[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-explaed-2-deepseekmoe-106cffc56c1
[9] https://pub.towardsai.net/deepseek-r1-model-architecture-853fefac7050