För att förstå hur Sigmoid-grindning interagerar med MLA-arkitekturen med flera huvuden (MLA) i Deepseek-V3, låt oss dela upp både komponenter och deras roller inom modellen.
Multi-head latent uppmärksamhet (MLA)
** MLA är en nyckelkomponent i Deepseek-V3, utformad för att optimera uppmärksamhetsmekanismen i transformatorbaserade modeller. Till skillnad från traditionell uppmärksamhet med flera huvuden använder MLA en låg rankande gemensam komprimering för uppmärksamhetsnycklar och värden. Denna komprimering minskar dimensionen hos frågan (q), nyckel (k) och värde (v) vektorer innan de går in i uppmärksamhetsmekanismen. Till exempel, om ingången har en form av (sekvenslängd ã 2000), kan MLA minska Q-, K- och V -vektorerna till en form av (sekvenslängd ã 100). Denna reduktion minimerar signifikant nyckelvärdescachen (KV) under slutsatsen, vilket leder till snabbare behandlingstider utan att offra prestanda [5] [9].
Sigmoid Gating i Deepseek-V3
I samband med Deepseek-V3 används Sigmoid-grindning i samband med ramverket för blandning av experter (MOE). MOE-ramverket delar upp det stora neurala nätverket i specialiserade undernätverk som kallas "experter". För varje input aktiveras endast en delmängd av dessa experter. Sigmoid -grindning tillämpas på routingmekanismen som bestämmer vilka experter som ska aktiveras.
Interaktion med MLA
Medan MLA främst är inriktad på att optimera uppmärksamhetsprocessen, spelar Sigmoid-grindning en roll i MOE-ramverket, som är en separat men kompletterande komponent i Deepseek-V3. MOE -ramverket använder sigmoidgrindar för att hantera hur tokens dirigeras till olika experter. Till skillnad från traditionell softmax -grindning, som kan leda till extrema fall där vissa experter gynnas framför andra, hjälper Sigmoid -grindning att upprätthålla en mer balanserad distribution av tokens mellan experter. Denna balans är avgörande för att förhindra routingkollaps, där modellen kan återgå till att bete sig som en tät modell och förlora effektivitetsfördelarna med MOE -arkitekturen [5].
Dynamisk förspänningsjustering
Deepseek-V3 introducerar justeringar av dynamisk förspänning för att säkerställa belastningsbalansering mellan experter. Bias -termerna läggs till i expert på affinitetsresultat innan man fattar routingbeslut. Dessa fördomar justeras dynamiskt under träningen: om en expert är överbelastad minskas dess förspänning, och om den är underbelastad ökas dess förspänning. Denna mekanism säkerställer att lasten förblir balanserad utan att förlita sig på hjälpförlustfunktioner, vilket kan påverka modellprestanda negativt [5].
Sammanfattningsvis, medan MLA optimerar uppmärksamhetsmekanismen för snabbare slutsatser, hjälper Sigmoid -grindning i MOE -ramverket att hantera tokens till experter, vilket säkerställer ett effektivt och balanserat utnyttjande av beräkningsresurser. Denna kombination förbättrar den totala prestandan och effektiviteten för Deepseek-V3.
Citeringar:
[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-explanterad/
[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-explanterat-2-deepseekmoe-106cffcc56c1
[9] https://pub.towardsai.net/deepseek-r1-model-arkitecture-853fefac7050