In che modo il sistema miscela di esperti di DeepSeek migliora la sua efficienza

Strategie chiave per una migliore efficienza

1. Segmentazione di esperti a grana fine:
Deepseekmoe introduce un metodo di segmentazione di esperti in unità più piccole e più specializzate. Dividendo le dimensioni nascoste intermedie di FeedForward Neural Network (FFN), il sistema può attivare un numero maggiore di esperti a grana fine senza aumentare il conteggio complessivo dei parametri. Questa fine segmentazione consente un'allocazione più precisa della conoscenza tra gli esperti, garantendo che ogni esperto si concentri su aspetti distinti dei dati, migliorando così la specializzazione e riducendo la ridondanza tra i parametri attivati ​​[1] [2].

2. Isolamento degli esperti condivisi:
L'architettura isola alcuni esperti per funzionare come entità condivise che sono sempre attivate. Questa strategia cattura e consolida la conoscenza comune in vari contesti, che mitiga la ridondanza tra gli altri esperti instradati. Comprendendo la conoscenza comune in questi esperti condivisi, DeepSeekmoe garantisce che ogni esperto in rotta possa concentrarsi su informazioni uniche, migliorando così l'efficienza e la specializzazione dei parametri [2] [4].

Risultati delle prestazioni ##

Deepseekmoe dimostra significativi guadagni di prestazioni con meno calcoli. Ad esempio, un modello con 2 miliardi di parametri raggiunge risultati comparabili a modelli più grandi (ad esempio, Gshard con 2,9 miliardi di parametri) mentre utilizza solo circa il 40% delle risorse computazionali [1]. Inoltre, se ridimensionato a 16 miliardi di parametri, mantiene prestazioni competitive contro altri modelli come Llama2 riducendo significativamente le esigenze computazionali [1] [2].

In sintesi, il sistema MOE di DeepSeek migliora l'efficienza consentendo l'attivazione mirata di esperti specializzati e minimizzando la ridondanza attraverso strutture di conoscenza condivisa. Ciò si traduce in un modello potente ma efficiente in termini di risorse in grado di gestire efficacemente compiti complessi.