Para comprender cómo interactúa la activación sigmoidea con la arquitectura de atención latente de múltiples cabezas (MLA) en Deepseek-V3, descompongamos ambos componentes y sus roles dentro del modelo.
Atención latente de múltiples cabezas (MLA)
** MLA es un componente clave de Deepseek-V3, diseñado para optimizar el mecanismo de atención en los modelos basados en transformadores. A diferencia de la atención tradicional de múltiples cabezas, MLA utiliza una compresión de la articulación de bajo rango para las claves y valores de atención. Esta compresión reduce la dimensionalidad de los vectores de consulta (Q), clave (k) y valor (v) antes de ingresar al mecanismo de atención. Por ejemplo, si la entrada tiene una forma de (longitud de secuencia ã 2000), MLA podría reducir los vectores Q, K y V a una forma de (longitud de secuencia ã 100). Esta reducción minimiza significativamente el caché del valor clave (KV) durante la inferencia, lo que lleva a tiempos de procesamiento más rápidos sin sacrificar el rendimiento [5] [9].
Compatación sigmoidea en Deepseek-V3
En el contexto de Deepseek-V3, la activación sigmoidea se usa junto con el marco de la mezcla de expertos (MOE). El marco MOE divide la gran red neuronal en sub-redes especializadas llamadas 'expertos'. Para cada entrada, solo se activa un subconjunto de estos expertos. La activación sigmoidea se aplica al mecanismo de enrutamiento que decide qué expertos activan.
Interacción con MLA
Si bien MLA se centra principalmente en optimizar el proceso de atención, la activación sigmoidea juega un papel en el marco MOE, que es un componente separado pero complementario de Deepseek-V3. El marco MOE utiliza actividades sigmoides para administrar cómo se enrutan los tokens a diferentes expertos. A diferencia de la activación tradicional de Softmax, que puede conducir a casos extremos en los que ciertos expertos son favorecidos por otros, la activación sigmoidea ayuda a mantener una distribución más equilibrada de tokens entre los expertos. Este equilibrio es crucial para prevenir el colapso de enrutamiento, donde el modelo podría volver a comportarse como un modelo denso, perdiendo los beneficios de eficiencia de la arquitectura MOE [5].
Ajuste de sesgo dinámico
Deepseek-v3 introduce ajustes de sesgo dinámicos para garantizar el equilibrio de carga entre los expertos. Los términos de sesgo se agregan a los puntajes de afinidad experta antes de tomar decisiones de enrutamiento. Estos sesgos se ajustan dinámicamente durante el entrenamiento: si un experto está sobrecargado, su sesgo disminuye y si está subcargado, su sesgo aumenta. Este mecanismo asegura que la carga permanezca equilibrada sin depender de las funciones de pérdida auxiliar, lo que puede afectar negativamente el rendimiento del modelo [5].
En resumen, mientras que MLA optimiza el mecanismo de atención para una inferencia más rápida, la activación sigmoidea en el marco MOE ayuda a administrar el enrutamiento de los tokens a los expertos, asegurando la utilización eficiente y equilibrada de los recursos computacionales. Esta combinación mejora el rendimiento general y la eficiencia de Deepseek-V3.
Citas:
[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-ofdeepseek-v3-explaned/
[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-explaning-2-deepseekmoe-106cffcc56c1
[9] https://pub.towardsai.net/deepseek-r1-model-architecture-853fefac7050