Cum își îmbunătățește eficiența amestecul de eficiență al amestecului Deepseek

Strategii cheie pentru o eficiență îmbunătățită

1. Segmentare expertă cu granulație fină:
Deepseekmoe introduce o metodă de segmentare a experților în unități mai mici, mai specializate. Prin împărțirea dimensiunilor ascunse intermediare ale rețelei neuronale (FFN), sistemul poate activa un număr mai mare de experți cu granulație fină, fără a crește numărul general de parametri. Această segmentare fină permite o alocare mai precisă a cunoștințelor între experți, asigurându -se că fiecare expert se concentrează pe aspecte distincte ale datelor, sporind astfel specializarea și reducând redundanța între parametrii activați [1] [2].

2. Izolare de experți partajați:
Arhitectura izolează anumiți experți să funcționeze ca entități partajate care sunt întotdeauna activate. Această strategie surprinde și consolidează cunoștințele comune în diverse contexte, ceea ce atenuează redundanța printre alți experți rutați. Prin comprimarea cunoștințelor comune în acești experți partajați, Deepseekmoe se asigură că fiecare expert rutat se poate concentra pe informații unice, îmbunătățind astfel eficiența parametrilor și specializarea [2] [4].

Rezultatele performanței

Deepseekmoe demonstrează câștiguri semnificative de performanță cu mai puține calcule. De exemplu, un model cu 2 miliarde de parametri obține rezultate comparabile la modele mai mari (de exemplu, GSHARD cu 2,9 miliarde de parametri), utilizând doar aproximativ 40% din resursele de calcul [1]. Mai mult, atunci când este scăzut la 16 miliarde de parametri, menține performanțe competitive față de alte modele precum Llama2, reducând în același timp cerințele de calcul [1] [2].

În rezumat, sistemul MOE Deepseek îmbunătățește eficiența, permițând activarea direcționată a experților specializați și minimizarea redundanței prin structuri de cunoștințe comune. Acest lucru duce la un model puternic, dar eficient de resurse, capabil să gestioneze eficient sarcinile complexe.