Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hoe verbetert het mengsel van Deepseek's mengsel van experts de efficiëntie


Hoe verbetert het mengsel van Deepseek's mengsel van experts de efficiëntie


Het mengsel-van-experts (MOE) van Deepseek verhoogt de efficiëntie door innovatieve architecturale strategieën die parametergebruik en rekenkosten optimaliseren met behoud van hoge prestaties.

Belangrijkste strategieën voor verbeterde efficiëntie

1. Fijnkorrelige expert segmentatie:
Deepseekmoe introduceert een methode om experts te segmenteren in kleinere, meer gespecialiseerde eenheden. Door de tussentijdse verborgen dimensies van het FeedForward Neural Network (FFN) te splitsen, kan het systeem een ​​groter aantal fijnkorrelige experts activeren zonder de totale parameters te verhogen. Deze fijne segmentatie zorgt voor een nauwkeuriger toewijzing van kennis tussen experts, waardoor elke expert zich richt op verschillende aspecten van de gegevens, waardoor specialisatie wordt verbeterd en de redundantie tussen geactiveerde parameters wordt verminderd [1] [2].

2. Gedeelde expert isolatie:
De architectuur isoleert bepaalde experts om te functioneren als gedeelde entiteiten die altijd worden geactiveerd. Deze strategie vangt en consolideert algemene kennis in verschillende contexten, die redundantie onder andere gerouteerde experts vermindert. Door algemene kennis te comprimeren in deze gedeelde experts, zorgt Deepseekmoe ervoor dat elke gerouteerde expert zich kan concentreren op unieke informatie, waardoor de parameterefficiëntie en specialisatie [2] [4] wordt verbeterd.

prestatie -resultaten

Deepseekmoe vertoont aanzienlijke prestatieverstanden met minder berekeningen. Een model met 2 miljard parameters behaalt bijvoorbeeld vergelijkbare resultaten als grotere modellen (bijv. Gshard met 2,9 miljard parameters), terwijl slechts ongeveer 40% van de rekenbronnen wordt gebruikt [1]. Bovendien, wanneer geschaald naar 16 miljard parameters, handhaaft het concurrerende prestaties tegen andere modellen zoals LLAMA2, terwijl het de rekenvereisten aanzienlijk vermindert [1] [2].

Samenvattend, het MOE -systeem van Deepseek verbetert de efficiëntie door gerichte activering van gespecialiseerde experts mogelijk te maken en redundantie te minimaliseren door gedeelde kennisstructuren. Dit resulteert in een krachtig maar toch resource-efficiënt model dat in staat is om complexe taken effectief af te handelen.

Citaten:
[1] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70/
[2] https://arxiv.org/html/2401.06066v1
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1clkld3/deepseekv2_a_strong_economical_and_efficient/
[4] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70.pdf
[5] https://arxiv.org/abs/2405.04434
[6] https://adasci.org/deepseek-v3-expleur-optimizing-efficiency-and-scale/
[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] https://daily.dev/blog/deepseek-ylething-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-place