Deepseek's Seos-Experts (MOE) -järjestelmä parantaa tehokkuutta innovatiivisten arkkitehtonisten strategioiden avulla, jotka optimoivat parametrien käyttöä ja laskennallisia kustannuksia säilyttäen samalla korkean suorituskyvyn.
Avainstrategiat parantamaan tehokkuutta
1. Hienojyväinen asiantuntija-segmentointi:
Deepseekmoe tuo asiantuntijoiden segmentoida pienempiin, erikoistuneempiin yksiköihin menetelmän. Jakaamalla FeedForward-hermoverkon (FFN) välituote piilotetut mitat, järjestelmä voi aktivoida suuremman määrän hienorakeisia asiantuntijoita lisäämättä kokonaisparametrien määrää. Tämä hieno segmentointi mahdollistaa tiedon tarkemman allokoinnin asiantuntijoiden välillä varmistaen, että kukin asiantuntija keskittyy tietojen erillisiin näkökohtiin, mikä parantaa erikoistumista ja vähentää redundanssia aktivoitujen parametrien keskuudessa [1] [2].
2. Jaettu asiantuntijan eristäminen:
Arkkitehtuuri eristää tietyt asiantuntijat toimimaan jaetuina kokonaisuuksina, jotka ovat aina aktivoituneita. Tämä strategia vangitsee ja yhdistää yleisen tiedon eri tilanteissa, mikä lieventää muiden reititettyjen asiantuntijoiden irtisanomista. Pakkaamalla yleinen tieto näihin jaettuihin asiantuntijoihin DeepSeekmoe varmistaa, että kukin reititetty asiantuntija voi keskittyä ainutlaatuiseen tietoon parantaen siten parametrien tehokkuutta ja erikoistumista [2] [4].
Suorituskykytulokset
DeepSeekmoe osoittaa merkittäviä suorituskyvyn voittoja, joilla on vähemmän laskelmia. Esimerkiksi 2 miljardin parametrien malli saavuttaa vertailukelpoiset tulokset suurempiin malleihin (esim. GSHARD, jolla on 2,9 miljardia parametria) käyttäen samalla vain noin 40% laskennallisista resursseista [1]. Lisäksi, kun se on skaalattu 16 miljardiin parametriin, se ylläpitää kilpailukykyistä suorituskykyä muihin malleihin, kuten LLAMA2, samalla kun se vähentää merkittävästi laskennallisia vaatimuksia [1] [2].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseekin MOE -järjestelmä parantaa tehokkuutta sallimalla erikoistuneiden asiantuntijoiden kohdennettu aktivoituminen ja minimoimalla redundanssin yhteisten tietorakenteiden avulla. Tämä johtaa tehokkaaseen, mutta resurssien tehokkaaseen malliin, joka pystyy käsittelemään kompleksitehtäviä tehokkaasti.
Viittaukset:[1] https://aclanthology.org/2024.acl-log.70/
[2] https://arxiv.org/html/2401.06066v1
.
[4] https://aclanthology.org/2024.acl-log.70.pdf
[5] https://arxiv.org/abs/2405.04434
.
[7] https://openreview.net/forum?id=mwwhan6r7os
[8] https://seo.ai/blog/deeptseek-ai-statistics-and-facts
[9] https://arxiv.org/html/2405.04434v3
.