Για να κατανοήσουμε πώς αλληλεπιδρά με το σιγμοειδές πύλη με την αρχιτεκτονική της λανθάνουσας προσοχής πολλαπλών κεφαλών (MLA) στο Deepseek-V3, ας σπάσουμε και τα δύο συστατικά και τους ρόλους τους μέσα στο μοντέλο.
Λανθάνουσα προσοχή πολλαπλών κεφαλών (MLA)
** Το MLA είναι ένα βασικό συστατικό του DeepSeeek-V3, που έχει σχεδιαστεί για να βελτιστοποιήσει τον μηχανισμό προσοχής σε μοντέλα μετασχηματιστές. Σε αντίθεση με την παραδοσιακή προσοχή πολλαπλών κεφαλών, το MLA χρησιμοποιεί μια συμπίεση χαμηλής κατάταξης για τα πλήκτρα και τις τιμές της προσοχής. Αυτή η συμπίεση μειώνει τη διάσταση του ερωτήματος (q), του κλειδιού (k) και της τιμής (v) των φορέων πριν εισέλθουν στον μηχανισμό προσοχής. Για παράδειγμα, εάν η είσοδος έχει σχήμα (μήκος αλληλουχίας ã 2000), το MLA μπορεί να μειώσει τους φορείς Q, K και V σε σχήμα (μήκος αλληλουχίας ã 100). Αυτή η μείωση ελαχιστοποιεί σημαντικά την προσωρινή μνήμη κλειδιού-τιμής (KV) κατά τη διάρκεια της συμπερίληψης, οδηγώντας σε ταχύτερους χρόνους επεξεργασίας χωρίς να θυσιάζονται οι επιδόσεις [5] [9].
sigmoid gating στο deepseek-v3
Στο πλαίσιο του Deepseek-V3, η σιγμοειδή πύλη χρησιμοποιείται σε συνδυασμό με το πλαίσιο του μείγματος-των ειδών (MOE). Το πλαίσιο MOE διαιρεί το μεγάλο νευρωνικό δίκτυο σε εξειδικευμένα υπο-δίκτυα που ονομάζονται «εμπειρογνώμονες». Για κάθε είσοδο ενεργοποιείται μόνο ένα υποσύνολο αυτών των εμπειρογνωμόνων. Το σιγμοειδές πύλη εφαρμόζεται στον μηχανισμό δρομολόγησης που αποφασίζει ποιοι εμπειρογνώμονες θα ενεργοποιήσουν.
αλληλεπίδραση με MLA
Ενώ το MLA επικεντρώνεται κυρίως στη βελτιστοποίηση της διαδικασίας προσοχής, το σιγμοειδές πλέγμα παίζει ρόλο στο πλαίσιο MOE, το οποίο είναι ένα ξεχωριστό αλλά συμπληρωματικό συστατικό του Deepseek-V3. Το Moe Framework χρησιμοποιεί το sigmoid gating για να διαχειριστεί τον τρόπο με τον οποίο τα σημάδια δρομολογούνται σε διαφορετικούς εμπειρογνώμονες. Σε αντίθεση με την παραδοσιακή πύλη softmax, η οποία μπορεί να οδηγήσει σε ακραίες περιπτώσεις όπου ορισμένοι εμπειρογνώμονες ευνοούνται σε σχέση με τους άλλους, το Sigmoid Gating βοηθά στη διατήρηση μιας πιο ισορροπημένης κατανομής των μαρκών σε εμπειρογνώμονες. Αυτή η ισορροπία είναι ζωτικής σημασίας για την πρόληψη της κατάρρευσης δρομολόγησης, όπου το μοντέλο μπορεί να επανέλθει σε συμπεριφορά σαν ένα πυκνό μοντέλο, χάνοντας τα οφέλη απόδοσης της αρχιτεκτονικής MOE [5].
ρύθμιση δυναμικής προκατάληψης
Το Deepseek-V3 εισάγει δυναμικές προσαρμογές μεροληψίας για να εξασφαλίσει εξισορρόπηση φορτίου μεταξύ των εμπειρογνωμόνων. Οι όροι προκατάληψης προστίθενται στις βαθμολογίες συγγένειας εμπειρογνωμόνων πριν από τη λήψη αποφάσεων δρομολόγησης. Αυτές οι προκαταλήψεις ρυθμίζονται δυναμικά κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης: Εάν ένας εμπειρογνώμονας είναι υπερφορτωμένος, η προκατάληψη του μειώνεται και εάν είναι υπολειπόμενη, η προκατάληψη του αυξάνεται. Αυτός ο μηχανισμός διασφαλίζει ότι το φορτίο παραμένει ισορροπημένο χωρίς να βασίζεται σε βοηθητικές λειτουργίες απώλειας, οι οποίες μπορούν να επηρεάσουν αρνητικά την απόδοση του μοντέλου [5].
Συνοπτικά, ενώ το MLA βελτιστοποιεί τον μηχανισμό προσοχής για ταχύτερο συμπέρασμα, το σιγμοειδές πλέγμα στο πλαίσιο MOE βοηθά στη διαχείριση της δρομολόγησης των μαρκών σε εμπειρογνώμονες, εξασφαλίζοντας αποτελεσματική και ισορροπημένη αξιοποίηση των υπολογιστικών πόρων. Αυτός ο συνδυασμός ενισχύει τη συνολική απόδοση και την αποτελεσματικότητα του Deepseek-V3.
Αναφορές:
[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-deepseeek-v3-explained/
[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-architecture-853fefac7050