deepseek-v3のMLAアーキテクチャとシグモイドゲーティングがどのように相互作用するかを説明できますか

##マルチヘッドの潜在的な注意(MLA)

** MLAは、変圧器ベースのモデルの注意メカニズムを最適化するように設計されたDeepSeek-V3の重要なコンポーネントです。従来のマルチヘッドの注意とは異なり、MLAは注意キーと値に低ランクの関節圧縮を使用します。この圧縮により、クエリ(q)、キー(k)、および値(v)ベクトルの次元が注意メカニズムに入る前に減少します。たとえば、入力の形状が(シーケンス長â2000)の場合、MLAはq、k、およびvベクトルを(シーケンス長100)の形状に減らす可能性があります。この減少により、推論中のキー価値(kV)キャッシュが大幅に最小化され、パフォーマンスを犠牲にすることなく処理時間が速くなります[5] [9]。

deepseek-v3でのシグモイドゲーティング

DeepSeek-V3のコンテキストでは、Sigmoid Gatingは、Experts(MOE)フレームワークの混合と組み合わせて使用​​されます。 MOEフレームワークは、大規模なニューラルネットワークを「専門家」と呼ばれる特殊なサブネットワークに分割しています。各入力について、これらの専門家のサブセットのみがアクティブ化されます。シグモイドゲーティングは、どの専門家がアクティブ化するかを決定するルーティングメカニズムに適用されます。

MLAとの対話

MLAは主に注意プロセスの最適化に焦点を当てていますが、Sigmoid GatingはMOEフレームワークで役割を果たします。これは、DeepSeek-V3の別のが補完的なコンポーネントです。 MOEフレームワークは、シグモイドゲーティングを使用して、トークンがさまざまな専門家にルーティングされる方法を管理しています。特定の専門家が他の専門家よりも好まれている極端なケースにつながる可能性のある従来のソフトマックスゲーティングとは異なり、SIGMOIDゲーティングは、専門家間のトークンのよりバランスの取れた分布を維持するのに役立ちます。このバランスは、ルーティングの崩壊を防ぐために重要です。モデルが密なモデルのように振る舞い、MOEアーキテクチャの効率的な利点を失う可能性があります[5]。

###動的バイアス調整

DeepSeek-V3は、エキスパート間の負荷分散を確保するための動的バイアス調整を導入します。バイアス項は、ルーティングの決定を下す前に、専門家の親和性スコアに追加されます。これらのバイアスは、トレーニング中に動的に調整されます。専門家が過負荷になった場合、そのバイアスは減少し、下負荷の場合、バイアスが増加します。このメカニズムにより、補助損失関数に依存することなく負荷のバランスがとられ、モデルのパフォーマンスに悪影響を与える可能性があります[5]。

要約すると、MLAはより速い推論のための注意メカニズムを最適化しますが、MOEフレームワークでのシグモイドゲーティングは、トークンの専門家へのルーティングを管理し、計算リソースの効率的でバランスの取れた利用を確保するのに役立ちます。この組み合わせにより、DeepSeek-V3の全体的なパフォーマンスと効率が向上します。

引用：
[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-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-explaine-2-deepseekmoe-106cffcc56c1
[9] https://pub.towardsai.net/deepseek-r1-model-architecture-853fefac7050