Πώς βελτιώνει το μείγμα των ειδών του Deepseek

βασικές στρατηγικές για βελτιωμένη απόδοση

1. Τμηματοποίηση εμπειρογνωμόνων:
Το DeepSeekmoe εισάγει μια μέθοδο κατάτμησης εμπειρογνωμόνων σε μικρότερες, πιο εξειδικευμένες μονάδες. Διαχωρίζοντας τις ενδιάμεσες κρυφές διαστάσεις του FeedForward Neaural Network (FFN), το σύστημα μπορεί να ενεργοποιήσει έναν μεγαλύτερο αριθμό εμπειρογνωμόνων λεπτών με λεπτών κόκκων χωρίς να αυξήσει τη συνολική μέτρηση των παραμέτρων. Αυτή η λεπτή κατάτμηση επιτρέπει την ακριβέστερη κατανομή της γνώσης σε όλους τους εμπειρογνώμονες, εξασφαλίζοντας ότι κάθε εμπειρογνώμονας επικεντρώνεται σε ξεχωριστές πτυχές των δεδομένων, ενισχύοντας έτσι την εξειδίκευση και τη μείωση του πλεονασμού μεταξύ των ενεργοποιημένων παραμέτρων [1] [2].

2. Κοινόχρηστη απομόνωση εμπειρογνωμόνων:
Η αρχιτεκτονική απομονώνει ορισμένους εμπειρογνώμονες που λειτουργούν ως κοινές οντότητες που είναι πάντα ενεργοποιημένες. Αυτή η στρατηγική συλλαμβάνει και ενοποιεί την κοινή γνώση σε διάφορα πλαίσια, τα οποία μετριάζουν την απόλυση μεταξύ άλλων εμπειρογνωμόνων που δρομολογούνται. Συμπιέζοντας την κοινή γνώση σε αυτούς τους κοινούς εμπειρογνώμονες, η DeepSeekMoe εξασφαλίζει ότι κάθε εμπειρογνώμονας που δρομολογείται μπορεί να επικεντρωθεί σε μοναδικές πληροφορίες, βελτιώνοντας έτσι την αποτελεσματικότητα και την εξειδίκευση των παραμέτρων [2] [4].

αποτελέσματα απόδοσης

Το Deepseekmoe επιδεικνύει σημαντικά κέρδη απόδοσης με λιγότερους υπολογισμούς. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο με παράμετροι 2 δισεκατομμυρίων επιτυγχάνει συγκρίσιμα αποτελέσματα με μεγαλύτερα μοντέλα (π.χ. Gshard με παράμετρο 2,9 δισεκατομμυρίων) ενώ χρησιμοποιεί μόνο περίπου το 40% των υπολογιστικών πόρων [1]. Επιπλέον, όταν κλιμακώνεται σε 16 δισεκατομμύρια παραμέτρους, διατηρεί ανταγωνιστικές επιδόσεις έναντι άλλων μοντέλων όπως το LLAMA2, μειώνοντας σημαντικά τις υπολογιστικές απαιτήσεις [1] [2].

Συνοπτικά, το σύστημα MOE της Deepseek ενισχύει την αποτελεσματικότητα, επιτρέποντας την στοχοθετημένη ενεργοποίηση εξειδικευμένων εμπειρογνωμόνων και ελαχιστοποιώντας την απόλυση μέσω κοινών δομών γνώσης. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα ένα ισχυρό αλλά αποδοτικό μοντέλο που μπορεί να χειριστεί αποτελεσματικά τα σύνθετα καθήκοντα.