For å forstå hvordan Sigmoid Gating samhandler med MLA-arkitektur med flere hode (MLA) i DeepSeek-V3, la oss bryte ned både komponenter og deres roller i modellen.
Multi-head latent oppmerksomhet (MLA)
** MLA er en nøkkelkomponent i DeepSeek-V3, designet for å optimalisere oppmerksomhetsmekanismen i transformatorbaserte modeller. I motsetning til tradisjonell oppmerksomhet med flere hode, bruker MLA en leddkomprimering med lav rang for oppmerksomhetsnøkler og verdier. Denne komprimeringen reduserer dimensjonaliteten til spørringen (q), nøkkel (k) og verdi (v) vektorer før de går inn i oppmerksomhetsmekanismen. For eksempel, hvis inngangen har en form på (sekvenslengde ã 2000), kan MLA redusere Q-, K- og V -vektorene til en form på (sekvenslengde ã 100). Denne reduksjonen minimerer betydelig nøkkelverdi (KV) cache under inferens, noe som fører til raskere prosesseringstider uten å ofre ytelse [5] [9].
sigmoid portering i DeepSeek-v3
I sammenheng med DeepSeek-V3 brukes sigmoidporting i forbindelse med rammeverket med blanding av ekspert (MOE). MOE-rammeverket deler det store nevrale nettverket i spesialiserte undernettverk kalt 'eksperter.' For hvert innspill er bare en delmengde av disse ekspertene aktivert. Sigmoid gating brukes på rutingmekanismen som bestemmer hvilke eksperter som skal aktiveres.
interaksjon med MLA
Mens MLA først og fremst er fokusert på å optimalisere oppmerksomhetsprosessen, spiller Sigmoid Gating en rolle i MOE-rammeverket, som er en egen, men komplementær komponent i DeepSeek-V3. MOE -rammeverket bruker Sigmoid Gating for å håndtere hvordan symboler blir dirigert til forskjellige eksperter. I motsetning til tradisjonell softmax -gating, noe som kan føre til ekstreme tilfeller der visse eksperter er foretrukket fremfor andre, hjelper Sigmoid Gating å opprettholde en mer balansert fordeling av symboler på tvers av eksperter. Denne balansen er avgjørende for å forhindre rutingkollaps, der modellen kan gå tilbake til å oppføre seg som en tett modell, og miste effektivitetsfordelene ved MOE -arkitekturen [5].
Dynamisk skjevhetsjustering
DeepSeek-V3 introduserer dynamiske skjevheter for å sikre belastningsbalansering blant eksperter. Forspenningsbetingelsene blir lagt til ekspertpoengene før de tar rutingsbeslutninger. Disse skjevhetene justeres dynamisk under trening: Hvis en ekspert er overbelastet, reduseres dens skjevhet, og hvis den er underbelastet, økes skjevheten. Denne mekanismen sikrer at belastningen forblir balansert uten å stole på funksjonstapfunksjoner, noe som kan påvirke modellytelsen negativt [5].
Oppsummert, mens MLA optimaliserer oppmerksomhetsmekanismen for raskere inferens, hjelper Sigmoid Gating i MOE -rammeverket til å håndtere ruting av symboler til eksperter, noe som sikrer effektiv og balansert utnyttelse av beregningsressurser. Denne kombinasjonen forbedrer den generelle ytelsen og effektiviteten til DeepSeek-V3.
Sitasjoner:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-arkitektur
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3
[3] https://arxiv.org/abs/1609.07160
[4] https://618media.com/no/blog/technical-architecture-of-depseek-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-depseekmoe-106cffcc56c1
[9] https://pub.towardsai.net/deepseek-r1-model-arkitecture-853fefac7050