Aby zrozumieć, w jaki sposób bramkowanie sigmoidalne oddziałuje z wieloma architekturą ukrytą uwagę (MLA) w Deepseek-V3, rozbijmy oba elementy i ich role w modelu.
Utrzymująca uwaga z wieloma głowami (MLA)
** MLA jest kluczowym elementem Deepseek-V3, zaprojektowanego w celu optymalizacji mechanizmu uwagi w modelach opartych na transformatorach. W przeciwieństwie do tradycyjnej uwagi wielorakiej, MLA stosuje kompresję stawu o niskim rankingu dla kluczy i wartości uwagi. Ta kompresja zmniejsza wymiarowość wektorów zapytania (q), klucza (k) i wartości (v) przed wejściem do mechanizmu uwagi. Na przykład, jeśli wejście ma kształt (długość sekwencji ã 2000), MLA może zmniejszyć wektory Q, K i V do kształtu (długość sekwencji ã 100). Ta redukcja znacząco minimalizuje pamięć podręczną wartości kluczowej (KV) podczas wnioskowania, co prowadzi do szybszych czasów przetwarzania bez poświęcania wydajności [5] [9].
Sigmooid Gating w Deepseek-V3
W kontekście DeepSeek-V3 bramkowanie sigmoidalne jest stosowane w połączeniu z ramą mieszanki ekranów (MOE). Framework MOE dzieli dużą sieć neuronową na specjalistyczne podnetarki zwane „ekspertami”. Dla każdego wejścia aktywuje się tylko podzbiór tych ekspertów. Bramowanie sigmoidalne jest stosowane do mechanizmu routingu, który decyduje, którzy eksperci mają się aktywować.
interakcja z MLA
Podczas gdy MLA koncentruje się przede wszystkim na optymalizacji procesu uwagi, bramki sigmoidalne odgrywa rolę w ramach MOE, co jest osobnym, ale komplementarnym składnikiem Deepseek-V3. Framework MOE wykorzystuje bramkę sigmoidalną do zarządzania sposobem, w jaki tokeny są kierowane do różnych ekspertów. W przeciwieństwie do tradycyjnego bramkowania softmax, co może prowadzić do ekstremalnych przypadków, w których niektórzy eksperci są preferowani w stosunku do innych, bramki sigmoidalne pomaga utrzymać bardziej zrównoważony rozkład tokenów u ekspertów. Równowaga ta ma kluczowe znaczenie dla zapobiegania upadkowi routingu, w którym model może powrócić do zachowania jak gęsty model, tracąc korzyści wydajności architektury MOE [5].
Dynamic Base regulacja
Deepseek-V3 wprowadza dynamiczne regulacje stronniczości, aby zapewnić równoważenie obciążenia między ekspertami. Warunki stronniczości są dodawane do wyników ekspertów powinowactwa przed podjęciem decyzji dotyczących routingu. Te uprzedzenia są dynamicznie dostosowywane podczas szkolenia: jeśli ekspert zostanie przeciążony, jego uprzedzenie jest zmniejszone, a jeśli jest niedostateczne, jego uprzedzenie jest zwiększone. Mechanizm ten zapewnia, że obciążenie pozostaje zrównoważone bez polegania na pomocniczych funkcjach strat, co może negatywnie wpłynąć na wydajność modelu [5].
Podsumowując, podczas gdy MLA optymalizuje mechanizm uwagi szybszego wnioskowania, sigmoidalne bramkowanie w ramach MOE pomaga zarządzać routingiem tokenów do ekspertów, zapewniając efektywne i zrównoważone wykorzystanie zasobów obliczeniowych. Ta kombinacja zwiększa ogólną wydajność i wydajność Deepseek-V3.
Cytaty:
[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-explunow/
[5] https://machinearningatscale.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