คุณช่วยอธิบายได้ไหมว่า sigmoid gating มีปฏิสัมพันธ์กับสถาปัตยกรรม MLA ใน Deepseek-V3 อย่างไร

ความสนใจแฝงหลายหัว (MLA)

** MLA เป็นองค์ประกอบสำคัญของ Deepseek-V3 ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลไกความสนใจในโมเดลที่ใช้หม้อแปลง ซึ่งแตกต่างจากความสนใจแบบหลายหัวแบบดั้งเดิม MLA ใช้การบีบอัดข้อต่อต่ำสำหรับคีย์และค่าความสนใจ การบีบอัดนี้ช่วยลดขนาดของการสืบค้น (q), คีย์ (k) และเวกเตอร์ค่า (v) ก่อนที่พวกเขาจะเข้าสู่กลไกความสนใจ ตัวอย่างเช่นหากอินพุตมีรูปร่างของ (ความยาวลำดับã 2000) MLA อาจลดเวกเตอร์ Q, K และ V ให้เป็นรูปร่างของ (ความยาวลำดับã 100) การลดลงนี้ช่วยลดแคชคีย์-ค่า (KV) อย่างมีนัยสำคัญในระหว่างการอนุมานซึ่งนำไปสู่เวลาในการประมวลผลที่เร็วขึ้นโดยไม่ต้องเสียสละประสิทธิภาพ [5] [9]

sigmoid gating ใน deepseek-v3

ในบริบทของ Deepseek-V3, sigmoid gating ถูกใช้ร่วมกับกรอบการผสมของ Experts (MOE) กรอบ MOE แบ่งเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ออกเป็นเครือข่ายย่อยเฉพาะที่เรียกว่า 'ผู้เชี่ยวชาญ' สำหรับแต่ละอินพุตเฉพาะชุดย่อยของผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จะเปิดใช้งาน Sigmoid Gating ถูกนำไปใช้กับกลไกการกำหนดเส้นทางที่ตัดสินใจว่าผู้เชี่ยวชาญจะเปิดใช้งาน

ปฏิสัมพันธ์กับ MLA

ในขณะที่ MLA มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการความสนใจ Sigmoid Gating มีบทบาทในกรอบ MOE ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่แยกจากกัน แต่เสริมของ Deepseek-V3 Framework MOE ใช้ sigmoid gating เพื่อจัดการวิธีการที่โทเค็นถูกกำหนดเส้นทางไปยังผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกัน ซึ่งแตกต่างจาก gating softmax แบบดั้งเดิมซึ่งสามารถนำไปสู่กรณีที่รุนแรงซึ่งผู้เชี่ยวชาญบางคนได้รับการสนับสนุนมากกว่าผู้อื่น Sigmoid Gating ช่วยรักษาการกระจายโทเค็นที่สมดุลมากขึ้นในผู้เชี่ยวชาญ ความสมดุลนี้มีความสำคัญต่อการป้องกันการล่มสลายของการกำหนดเส้นทางซึ่งแบบจำลองอาจย้อนกลับไปทำงานเหมือนแบบจำลองที่หนาแน่นสูญเสียประโยชน์ประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรม MOE [5]

การปรับอคติแบบไดนามิก

Deepseek-V3 แนะนำการปรับอคติแบบไดนามิกเพื่อให้แน่ใจว่าโหลดสมดุลระหว่างผู้เชี่ยวชาญ ข้อกำหนดอคติจะถูกเพิ่มเข้าไปในคะแนนความสัมพันธ์ของผู้เชี่ยวชาญก่อนตัดสินใจกำหนดเส้นทาง อคติเหล่านี้ได้รับการปรับแบบไดนามิกในระหว่างการฝึกอบรม: หากผู้เชี่ยวชาญมีการทำงานมากเกินไปอคติของมันจะลดลงและหากมีการใช้งานมากเกินไปอคติของมันจะเพิ่มขึ้น กลไกนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าภาระยังคงมีความสมดุลโดยไม่ต้องพึ่งพาฟังก์ชั่นการสูญเสียเสริมซึ่งอาจส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของโมเดล [5]

โดยสรุปในขณะที่ MLA เพิ่มประสิทธิภาพกลไกความสนใจสำหรับการอนุมานที่เร็วขึ้น sigmoid gating ในกรอบ MOE ช่วยจัดการการกำหนดเส้นทางของโทเค็นไปยังผู้เชี่ยวชาญเพื่อให้มั่นใจว่าการใช้ทรัพยากรการคำนวณที่มีประสิทธิภาพและสมดุล การรวมกันนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมและประสิทธิภาพของ Deepseek-V3

การอ้างอิง:
[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://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-deepseekmoe-106cffcc56c1
[9] https://pub.towardsai.net/deepseek-r1-model-architecture-853fefac7050