Hvordan forbedrer Deepseeks system-af-eksperts-system dens effektivitet

Nøglestrategier for forbedret effektivitet

1. Finkornet ekspertsegmentering:
Deepseekmoe introducerer en metode til segmentering af eksperter i mindre, mere specialiserede enheder. Ved at opdele det fremadrettede neurale netværk (FFN) mellemliggende skjulte dimensioner, kan systemet aktivere et større antal finkornede eksperter uden at øge det samlede parameterantal. Denne fine segmentering muliggør en mere præcis tildeling af viden på tværs af eksperter, hvilket sikrer, at hver ekspert fokuserer på forskellige aspekter af dataene, hvilket forbedrer specialisering og reducerer redundans mellem aktiverede parametre [1] [2].

2. Delt ekspertisolering:
Arkitekturen isolerer visse eksperter til at fungere som delte enheder, der altid er aktiveret. Denne strategi fanger og konsoliderer almindelig viden på tværs af forskellige sammenhænge, ​​der mindsker redundans blandt andre routede eksperter. Ved at komprimere almindelig viden til disse delte eksperter sikrer DeepSeekmoe, at hver routet ekspert kan koncentrere sig om unik information og derved forbedre parametereffektiviteten og specialiseringen [2] [4].

Performance -resultater

Deepseekmoe demonstrerer betydelige ydelsesgevinster med færre beregninger. For eksempel opnår en model med 2 milliarder parametre sammenlignelige resultater med større modeller (f.eks. GSHARD med 2,9 milliarder parametre), mens den kun bruger ca. 40% af beregningsressourcerne [1]. Når den er skaleret til 16 milliarder parametre, opretholder det endvidere konkurrencedygtige resultater mod andre modeller som LLAMA2, mens de reducerer beregningskravene markant [1] [2].

Sammenfattende forbedrer Deepseeks MOE -system effektiviteten ved at muliggøre målrettet aktivering af specialiserede eksperter og minimere redundans gennem delte videnstrukturer. Dette resulterer i en kraftfuld, men alligevel ressourceeffektiv model, der er i stand til at håndtere komplekse opgaver effektivt.