W jaki sposób system mieszanki głębokiej ekspresji poprawia jego wydajność

Kluczowe strategie lepszej wydajności

1. Drobna segmentacja ekspertów:
Deepseekmoe wprowadza metodę podziału ekspertów na mniejsze, bardziej wyspecjalizowane jednostki. Rozdzielając pośrednią ukryte wymiary sieci neuronowej (FFN), system może aktywować większą liczbę drobnoziarnistych ekspertów bez zwiększania ogólnej liczby parametrów. Ta drobna segmentacja pozwala na bardziej precyzyjną przydział wiedzy między ekspertami, zapewniając, że każdy ekspert koncentruje się na różnych aspektach danych, zwiększając w ten sposób specjalizację i zmniejszając redundancję wśród parametrów aktywowanych [1] [2].

2. Wspólna izolacja ekspertów:
Architektura izoluje niektórych ekspertów, aby działały jako wspólne jednostki, które są zawsze aktywowane. Strategia ta rejestruje i konsoliduje powszechną wiedzę w różnych kontekstach, co łagodzi redundancję wśród innych ekspertów. Kompresując powszechną wiedzę w tych wspólnych ekspertach, Deepseekmoe zapewnia, że ​​każdy ekspert kierowany może skoncentrować się na unikalnych informacjach, poprawiając w ten sposób wydajność parametrów i specjalizację [2] [4].

Wyniki wydajności

Deepseekmoe wykazuje znaczne przyrosty wydajności przy mniejszej liczbie obliczeń. Na przykład model z 2 miliardami parametrów osiąga porównywalne wyniki z większymi modelami (np. Gshard z 2,9 miliarda parametrów) przy użyciu tylko około 40% zasobów obliczeniowych [1]. Ponadto, po skalowaniu do 16 miliardów parametrów, utrzymuje konkurencyjne wyniki w stosunku do innych modeli, takich jak LAMA2, jednocześnie znacznie zmniejszając wymagania obliczeniowe [1] [2].

Podsumowując, system MOE Deepseek zwiększa wydajność, umożliwiając ukierunkowaną aktywację wyspecjalizowanych ekspertów i minimalizując nadmiarowość poprzez wspólne struktury wiedzy. Powoduje to potężny, ale oszczędny model, który jest w stanie skutecznie obsługiwać złożone zadania.