نظام الخبرة في Deepseek (MOE) يعزز الكفاءة من خلال الاستراتيجيات المعمارية المبتكرة التي تعمل على تحسين استخدام المعلمة والتكاليف الحسابية مع الحفاظ على أداء مرتفع.
الاستراتيجيات الرئيسية لتحسين الكفاءة
1. تجزئة الخبراء الحبيبة:
يقدم DeepSeekmoe طريقة لتجزئة الخبراء إلى وحدات أصغر وأكثر تخصصًا. من خلال تقسيم الأبعاد الخفية للشبكة العصبية (FFN) المتوسطة ، يمكن للنظام تنشيط عدد أكبر من الخبراء الدقيق دون زيادة عدد المعلمات الشاملة. يتيح هذا التجزئة الدقيقة تخصيصًا أكثر دقة للمعرفة عبر الخبراء ، مما يضمن أن كل خبير يركز على جوانب مميزة للبيانات ، وبالتالي تعزيز التخصص وتقليل التكرار بين المعلمات المنشطة [1] [2].
2. عزل الخبراء المشترك:
تعمل الهندسة المعمارية على عزل بعض الخبراء للعمل ككيانات مشتركة يتم تنشيطها دائمًا. تجسد هذه الاستراتيجية وتعزز المعرفة المشتركة عبر سياقات مختلفة ، مما يخفف من التكرار بين الخبراء الآخرين الموجهين. من خلال ضغط المعرفة المشتركة في هؤلاء الخبراء المشتركين ، يضمن DeepSeekmoe أن كل خبير موجه يمكنه التركيز على معلومات فريدة ، وبالتالي تحسين كفاءة المعلمة والتخصص [2] [4].
نتائج الأداء
يوضح Deepseekmoe مكاسب كبيرة في الأداء مع عدد أقل من الحسابات. على سبيل المثال ، يحقق نموذج يحتوي على 2 مليار معلمة نتائج مماثلة لنماذج أكبر (على سبيل المثال ، GSHARD مع 2.9 مليار معلمة) مع استخدام حوالي 40 ٪ فقط من الموارد الحسابية [1]. علاوة على ذلك ، عندما يتم تحجيمها إلى 16 مليار معلمة ، فإنها تحافظ على أداء تنافسي ضد نماذج أخرى مثل LLAMA2 مع تقليل المتطلبات الحسابية بشكل كبير [1] [2].
باختصار ، يعزز نظام Deepseek's MOE الكفاءة من خلال السماح بتنشيط الخبراء المتخصصين المستهدفين وتقليل التكرار من خلال هياكل المعرفة المشتركة. يؤدي هذا إلى نموذج قوي ولكنه فعال في الموارد قادر على التعامل مع المهام المعقدة بفعالية.
الاستشهادات:[1] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70/
[2] https://arxiv.org/html/2401.06066v1
[3]
[4] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70.pdf
[5] https://arxiv.org/abs/2405.04434
[6]
[7] https://openreview.net/forum؟id=mwhan6r7os
[8] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-and-facts
[9] https://arxiv.org/html/2405.04434v3
[10 "