Jak se Deepseekova systém směsi expertů zlepšuje jeho účinnost

Klíčové strategie pro zlepšení účinnosti

1. Jemná segmentace odborníků:
DeepSeekMoe představuje metodu segmentace odborníků do menších specializovanějších jednotek. Rozdělením meziproduktů skrytých rozměrů napájecí podoby (FFN) (FFN) (FFN) může systém aktivovat větší počet jemnozrnných odborníků, aniž by se zvýšil celkový počet parametrů. Tato jemná segmentace umožňuje přesnější přidělování znalostí mezi odborníky a zajišťuje, aby se každý odborník zaměřil na odlišné aspekty dat, čímž se zvyšuje specializaci a snižuje redundanci mezi aktivovanými parametry [1] [2].

2. Sdílená izolace odborníků:
Architektura izoluje určité odborníky, aby fungovaly jako sdílené entity, které jsou vždy aktivovány. Tato strategie zachycuje a konsoliduje běžné znalosti napříč různými kontexty, které zmírňují nadbytečnost mezi ostatními směrovanými odborníky. Okomprimováním běžných znalostí do těchto sdílených odborníků DeepSeekMoe zajišťuje, že se každý směrovaný odborník může soustředit na jedinečné informace, čímž se zlepšuje účinnost a specializaci parametrů [2] [4].

Výsledky výkonu

DeepSeekMoe prokazuje významné zisky výkonu s menším počtem výpočtů. Například model s 2 miliardami parametrů dosahuje srovnatelných výsledků s většími modely (např. Gshard s 2,9 miliardami parametrů) a používá pouze asi 40% výpočetních zdrojů [1]. Navíc, když se mění na 16 miliard parametrů, udržuje konkurenční výkon proti jiným modelům, jako je Llama2, přičemž významně snižuje výpočetní požadavky [1] [2].

Stručně řečeno, Deepseekův systém MOE zvyšuje účinnost tím, že umožňuje cílenou aktivaci specializovaných odborníků a minimalizuje redundanci prostřednictvím sdílených struktur znalostí. To má za následek výkonný, ale zdrojový model schopný efektivně manipulovat s komplexními úkoly.