Annak megértése érdekében, hogy a Sigmoid Gating miként lép kölcsönhatásba a Multi Head Latent Figyelem (MLA) architektúrájával a DeepSeek-V3-ban, bontjuk le mindkét komponenst és azok szerepét a modellben.
Multi-fej látens figyelem (MLA)
** Az MLA a DeepSeek-V3 kulcsfontosságú eleme, amelynek célja a transzformátor alapú modellekben a figyelemmechanizmus optimalizálása. A hagyományos többfejű figyelemmel ellentétben az MLA alacsony rangú ízületi tömörítést használ a figyelemkulcsokhoz és az értékekhez. Ez a tömörítés csökkenti a lekérdezés (Q), Key (K) és az Érték (V) vektorok dimenzióját, mielőtt beírnák a figyelemmechanizmust. Például, ha a bemenet alakja (szekvencia hossza ã 2000), akkor az MLA csökkentheti a Q, K és V vektorokat (szekvencia hossza ã). Ez a csökkentés jelentősen minimalizálja a kulcsfontosságú (KV) gyorsítótárat a következtetés során, ami gyorsabb feldolgozási időket eredményez a teljesítmény feláldozása nélkül [5] [9].
Sigmoid Gating a DeepSeek-V3-ban
A DeepSeek-V3 összefüggésben a szigmoid kapuit a szakértők keverékének (MOE) keretrendszerével együtt használják. A MOE keretrendszer a nagy neurális hálózatot oszlik a „szakértők” nevű speciális alhálózatra. Minden egyes bemenet esetén csak egy részhalmazt aktiválunk. A szigmoid -kapitányt alkalmazzák az útválasztási mechanizmusra, amely eldönti, hogy mely szakértők aktiválják.
Interakció az MLA -val
Míg az MLA elsősorban a figyelem folyamatának optimalizálására összpontosít, a Sigmoid Gating szerepet játszik a MOE keretrendszerben, amely a DeepSeek-V3 különálló, de kiegészítő alkotóeleme. A MOE -keretrendszer a Sigmoid Gating -t használja annak kezelésére, hogy a tokeneket hogyan vezetik a különböző szakértőkhöz. A hagyományos softmax -kapuval ellentétben, amely szélsőséges esetekhez vezethet, amikor egyes szakértők másokkal szemben kedvelik, a Sigmoid Gating segít fenntartani a tokenek kiegyensúlyozottabb eloszlását a szakértők között. Ez az egyensúly elengedhetetlen az útválasztás összeomlásának megakadályozásához, ahol a modell visszatérhet egy sűrű modellhez, elveszítve a MOE architektúra hatékonysági előnyeit [5].
Dinamikus torzítás beállítása
A DeepSeek-V3 dinamikus torzítás-beállításokat vezet be a szakértők közötti terhelés kiegyensúlyozásának biztosítása érdekében. Az elfogultsági feltételeket hozzáadják a szakértői affinitási pontszámokhoz, mielőtt útválasztási döntéseket hoznak. Ezeket az elfogultságokat dinamikusan kiigazítják az edzés során: Ha egy szakértő túlterhelt, akkor az elfogultság csökken, és ha alá van terhelve, akkor az elfogultság növekszik. Ez a mechanizmus biztosítja, hogy a terhelés kiegyensúlyozott maradjon anélkül, hogy támaszkodna a kiegészítő veszteségfüggvényekre, ami negatívan befolyásolhatja a modell teljesítményét [5].
Összefoglalva: míg az MLA optimalizálja a gyorsabb következtetés figyelembevételi mechanizmusát, a Sigmoid Gating a MOE keretrendszerben segíti a tokenek szakértők felé történő irányítását, biztosítva a számítási erőforrások hatékony és kiegyensúlyozott felhasználását. Ez a kombináció javítja a DeepSeek-V3 teljes teljesítményét és hatékonyságát.
Idézetek:
[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://machinelearningscale.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.towardssai.net/deepseek-r1-model-architecture-853fefac7050