圖1 DeepSeek-V2&DeepSeek-V3基本架構(gòu)。

DeepSeekMoE架構(gòu)的提出源于DeepSeek發(fā)表的論文《DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》，在DeepSeek-V2、V3及R1中得到了更好的應(yīng)用。

1.DeepSeekMoE關(guān)鍵技術(shù)

（1）DeepSeekMoE架構(gòu)有兩個關(guān)鍵思想：細粒度專家劃分和共享專家隔離。細粒度專家細分以實現(xiàn)更高的專家專業(yè)化程度和更準確的知識獲取，共享專家隔離以減少專家之間的知識冗余。

圖2 DeepSeekMoE架構(gòu)示意圖。

（2）細粒度專家劃分：專家數(shù)量有限的情況下，分配給特定專家的Token更可能包含各種類型的知識。因此，指定的專家將學(xué)習(xí)不同類型的知識，但很難同時利用這些知識。如果將每個Token送達到更多的專家中，各種類型的知識將在不同的專家中被解析和學(xué)習(xí)。在這種情況下，每個專家仍可以保持高度的專業(yè)化，且有助于實現(xiàn)跨專家的知識分布。

（3）共享專家隔離：傳統(tǒng)路由策略中，分配給不同專家的Token可能蘊含一些通用知識或信息。不同的專家可能會在各自的參數(shù)中獲得這些通用知識，從而導(dǎo)致專家參數(shù)的冗余。若有專門的共享專家來捕捉和整合上下文中的通用知識，將緩解其他路由專家之間的參數(shù)冗余。這種冗余參數(shù)的減少有助于由更專業(yè)的專家構(gòu)建更加參數(shù)高效的模型。

為實現(xiàn)該目標，在細粒度專家劃分的基礎(chǔ)上進一步隔離一部分專家作為共享專家。無論路由模塊如何，每個Token都將會被送入這部分共享專家。為保證恒定的計算成本，激活的路由專家將減少相應(yīng)的數(shù)量，如圖2（c）所示。

2.DeepSeekMoE計算原理

上述計算原理來源于DeepSeek-V3，相比于DeepSeek-V2略有不同。V3采用Sigmoid函數(shù)計算親和力分數(shù)，而V2中使用的是Softmax函數(shù)。同時，V3中增加了為所有選定的親和力分數(shù)應(yīng)用歸一化以生成最終門控值的方法。

（2）需要注意的是，除每次選定的個激活路由專家外，其他路由專家的門控值為0，即不激活。

本文轉(zhuǎn)載自 ??南夏的算法驛站??，作者： 趙南夏