Comment le système de mélange de profondeur de Deepseek améliore-t-il son efficacité

Stratégies clés pour améliorer l'efficacité

1. Segmentation des experts à grain fin:
Deepseekmoe introduit une méthode de segmentation des experts en unités plus petites et plus spécialisées. En divisant les dimensions cachées intermédiaires du réseau neuronal (FFN), le système peut activer un plus grand nombre d'experts à grain fin sans augmenter le nombre global de paramètres. Cette segmentation fine permet une allocation plus précise des connaissances entre les experts, garantissant que chaque expert se concentre sur des aspects distincts des données, améliorant ainsi la spécialisation et réduisant la redondance parmi les paramètres activés [1] [2].

2. Isolement expert partagé:
L'architecture isole certains experts pour fonctionner en tant qu'entités partagées qui sont toujours activées. Cette stratégie capture et consolide les connaissances communes dans divers contextes, qui atténue la redondance parmi d'autres experts en route. En compressant les connaissances communes dans ces experts partagés, Deepseekmoe garantit que chaque expert en route peut se concentrer sur des informations uniques, améliorant ainsi l'efficacité et la spécialisation des paramètres [2] [4].

Résultats des performances

Deepseekmoe montre des gains de performances significatifs avec moins de calculs. Par exemple, un modèle avec 2 milliards de paramètres obtient des résultats comparables à des modèles plus grands (par exemple, Gshard avec 2,9 milliards de paramètres) tout en utilisant seulement environ 40% des ressources de calcul [1]. De plus, lorsqu'il est mis à l'échelle à 16 milliards de paramètres, il maintient des performances concurrentielles contre d'autres modèles comme LLAMA2 tout en réduisant considérablement les demandes de calcul [1] [2].

En résumé, le système MOE de Deepseek améliore l'efficacité en permettant une activation ciblée d'experts spécialisés et en minimisant la redondance grâce à des structures de connaissances partagées. Il en résulte un modèle puissant mais économe en ressources capable de gérer efficacement les tâches complexes.