DeepSeek-V3の専門家選択プロセスにおけるアフィニティスコアの役割を説明できますか

###アフィニティスコアの計算

アフィニティスコアは、入力トークンの埋め込みのドット積と特定の専門家の重心として計算されます。重心は、各専門家の代表的なベクトルと考えることができます。これは、専門家が処理する平均アクティベーションまたは入力から派生する可能性があります。このDOT製品は、トークンが利用可能な各専門家の専門知識とどの程度密接に整合しているかを測定します。

###エキスパート選択プロセス

1。TOP-Kルーティング：入力トークンごとに、DeepSeek-V3はアフィニティスコアが最も高いトップ8の専門家を選択します。このプロセスはTOP-Kルーティングとして知られており、この場合はKが8に固定されています[1] [7]。

2。バイアス調整：ルーティングの崩壊を防ぐため、あまりにも多くのトークンが同じ専門家にルーティングされるため、DeepSeek-V3は動的なバイアス調整を導入します。各エキスパートには、ルーティング中にアフィニティスコアに追加されるバイアス用語$$ b_i $$があります。専門家が過負荷になった場合、そのバイアスは減少し、それが十分に活用されていない場合、そのバイアスは増加します。この調整は、明示的な補助損失を使用せずに、すべての専門家のバランスの取れたワークロードを維持するのに役立ちます[1] [3]。

3。ゲーティングメカニズム：ゲーティングメカニズムは、各トークンのスコアを計算し、これらのスコアに基づいて最も関連性の高いルーティングエキスパートを選択します。これにより、モデルは、各トークンに必要な専門家のみをアクティブにすることにより、計算リソースを効率的に割り当てることが保証されます[3]。

###アフィニティスコアの利点

- 効率：アフィニティスコアに基づいて専門家を選択することにより、DeepSeek-V3は、各トークンのモデルの合計パラメーターの一部のみをアクティブにすることで計算コストを削減します。これにより、より効率的な推論とトレーニングプロセスが生じます[4] [8]。

- 専門化：アフィニティスコアにより、専門家の間でより良い専門化が可能になります。各専門家は、特定のパターンまたはタスクに焦点を当てることができ、モデルの全体的な表現力と多様な入力を処理する能力を向上させることができます[1] [2]。

- 安定性：動的バイアス調整により、トレーニングと推論の両方で安定性を維持する専門家が過負荷にならないようにします。これにより、過負荷のためにモデルがトークンをドロップするのを防ぎます。これは、以前のバージョン[2] [3]で問題でした。

要約すると、DeepSeek-V3のアフィニティスコアは、各入力トークンに最も関連性の高い専門家を動的に選択し、モデルの安定性を維持しながら効率的で専門的な処理を確保するために重要です。

引用：
[1] https://gonzoml.substack.com/p/deepseek-v3-technical-details
[2] https://martinfowler.com/articles/deepseek-papers.html
[3] https://www.youtube.com/watch?v=bv7ct-_spqy
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benefit-mixture-experts-moe-models-qi-he-nkgbe
[5] https://www.linkedin.com/pulse/unpacking-deepseek-v3-technical-invations-question-costston-juplc
[6] https://latenode.com/blog/deepseek-v3-and-deepseek-r1-integrations-are-now on-latenode
[7] https://www.linkedin.com/pulse/dynamically-electing-number-expert-moe-models-deepseek-rosi%C4%87-ckytf
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[9] https://www.bentoml.com/blog/the-complete-guide-to-deepseek-models-from-v3-to-r1-and-beyond