Deepseekの混合システムは、その効率をどのように改善しますか

##効率を改善するための重要な戦略

1。細粒の専門家セグメンテーション：
Deepseekmoeは、専門家をより小さく、より専門的なユニットにセグメント化する方法を紹介します。 Feedforward Neural Network（FFN）中間隠された寸法を分割することにより、システムは全体的なパラメーターカウントを増やすことなく、より多くの微粒の専門家をアクティブにすることができます。この細かいセグメンテーションにより、専門家間のより正確な知識の割り当てが可能になり、各専門家がデータの明確な側面に焦点を当て、したがって、活性化されたパラメーター間の専門化を強化し、冗長性を減らすことができます[1] [2]。

2。共有の専門家分離：
アーキテクチャは、特定の専門家を分離して、常にアクティブ化された共有エンティティとして機能します。この戦略は、さまざまなコンテキストにわたって共通の知識を捉えて統合し、他のルーティングされた専門家の中で冗長性を軽減します。これらの共有専門家に共通の知識を圧縮することにより、DeepSeekmoeは、各ルーティングの専門家がユニークな情報に集中し、それによってパラメーターの効率と専門化を改善できることを保証します[2] [4]。

##パフォーマンスの結果

Deepseekmoeは、計算が少ないという大幅なパフォーマンスの向上を示しています。たとえば、20億パラメーターを持つモデルは、計算リソースの約40％しか使用していない一方で、より大きなモデル（たとえば、29億パラメーターを持つGSHARD）に匹敵する結果を達成します[1]。さらに、160億パラメーターにスケーリングすると、LLAMA2などの他のモデルに対する競争力のあるパフォーマンスを維持しながら、計算需要を大幅に削減します[1] [2]。

要約すると、DeepseekのMOEシステムは、専門の専門家のターゲットを絞った活性化を可能にし、共有された知識構造を通じて冗長性を最小限に抑えることにより、効率を向上させます。これにより、複雑なタスクを効果的に処理できる強力でありながら効率的なモデルが生まれます。