Ymmärtääksemme, kuinka Sigmoid-portti on vuorovaikutuksessa Deepseek-V3: n monipäisen piilevän huomion (MLA) arkkitehtuurin kanssa, hajotetaan molemmat komponentit että niiden roolit mallissa.
Monipäinen piilevä huomio (MLA)
** MLA on DeepSeek-V3: n avainkomponentti, joka on suunniteltu optimoimaan muuntajapohjaisten mallejen huomion mekanismi. Toisin kuin perinteinen monipäinen huomio, MLA käyttää alhaisen tason nivelten pakkausta huomion avaimissa ja arvoissa. Tämä pakkaus vähentää kyselyn (Q), avaimen (K) ja arvon (V) vektorien ulottuvuutta ennen kuin ne saavat huomiomekanismin. Esimerkiksi, jos tulolla on muoto (sekvenssin pituus ã 2000), MLA saattaa vähentää Q-, K- ja V -vektoreita muotoon (sekvenssin pituus ã 100). Tämä pelkistys minimoi merkittävästi avainarvon (KV) välimuistin päätelmien aikana, mikä johtaa nopeampiin käsittelyaikoihin uhraamatta suorituskykyä [5] [9].
Sigmoid-portti Deepseek-V3: ssa
Deepseek-V3: n yhteydessä Sigmoid-portilla käytetään yhdessä kokeellisten (MOE) kehyksen (MOE) kehyksen kanssa. MOE-kehys jakaa suuren hermoverkon erikoistuneisiin alaverkkoihin, joita kutsutaan 'asiantuntijoiksi'. Jokaiselle tulolle aktivoidaan vain näiden asiantuntijoiden osajoukko. Sigmoid -portinsa sovelletaan reititysmekanismiin, joka päättää, mitkä asiantuntijat aktivoidaan.
vuorovaikutus MLA: n kanssa
Vaikka MLA on ensisijaisesti keskittynyt huomioprosessin optimointiin, Sigmoid-portilla on rooli MOE-kehyksessä, joka on Deepseek-V3: n erillinen mutta täydentävä osa. MOE -kehys käyttää Sigmoid -porttia hallitsemaan, miten rahakkeet reititetään eri asiantuntijoille. Toisin kuin perinteinen Softmax -portti, joka voi johtaa äärimmäisiin tapauksiin, joissa tiettyjä asiantuntijoita suositaan muihin nähden, Sigmoid -portti auttaa ylläpitämään tasapainoisempaa rahakkeiden jakautumista asiantuntijoiden välillä. Tämä tasapaino on ratkaisevan tärkeä reitityksen romahtamisen estämiseksi, missä malli voi palata käyttäytymiseen kuin tiheä malli, menettäen MOE -arkkitehtuurin tehokkuusetuudet [5].
Dynaaminen ennakkoluulo
DeepSeek-V3 tuo dynaamisen bias-säädön varmistaakseen asiantuntijoiden kuormituksen tasapainottamisen. Ehdotusehdot lisätään asiantuntija -affiniteettipisteisiin ennen reitityspäätösten tekemistä. Nämä puolueellisuudet säädetään dynaamisesti koulutuksen aikana: Jos asiantuntija ylikuormitetaan, sen puolueellisuus vähenee, ja jos se on alikerta, sen puolueellisuutta lisääntyy. Tämä mekanismi varmistaa, että kuorma pysyy tasapainossa luottamatta apuläviötoimintoihin, mikä voi vaikuttaa negatiivisesti mallin suorituskykyyn [5].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka MLA optimoi nopeamman päätelmän huomiomekanismin, Sigmoid -portainti MOE -kehyksessä auttaa hallitsemaan rahakkeiden reititystä asiantuntijoille varmistaen laskennallisten resurssien tehokkaan ja tasapainoisen hyödyntämisen. Tämä yhdistelmä parantaa Deepseek-V3: n yleistä suorituskykyä ja tehokkuutta.
Viittaukset:
[1] https://fireworks.ai/blog/deeptseek-model-architecture
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deeptseek-v3
[3] https://arxiv.org/abs/1609.07160
.
[5] https://machinelearningatscale.substack.com/p/deepseek-v3-model
.
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/transformer_(deep_learning_architecture)
.
[9] https://pub.towardsai.net/deepseek-r1-model-architecture-853fefac7050