Как система DeepSeek смеси экспертов повышает свою эффективность

Ключевые стратегии повышения эффективности

1. Мелкозернистая экспертная сегментация:
DeepSeekmoe вводит метод сегментирования экспертов в более мелкие, более специализированные единицы. Разделяя промежуточные скрытые измерения нейронной сети (FFN), система может активировать большее количество мелкозернистых экспертов без увеличения общего количества параметров. Эта прекрасная сегментация обеспечивает более точное распределение знаний по экспертам, гарантируя, что каждый эксперт сосредоточен на различных аспектах данных, тем самым улучшая специализацию и снижая избыточность среди активированных параметров [1] [2].

2. Общая экспертная изоляция:
Архитектура изолирует определенных экспертов, чтобы функционировать как общие объекты, которые всегда активируются. Эта стратегия отражает и консолидирует общие знания в различных контекстах, что смягчает избыточность среди других направленных экспертов. Сжав общие знания этим общим экспертам, DeepSeekmoe гарантирует, что каждый маршрутизированный эксперт может сосредоточиться на уникальной информации, тем самым повышая эффективность и специализацию параметров [2] [4].

результаты производительности

DeepSeekmoe демонстрирует значительный рост производительности с меньшим количеством вычислений. Например, модель с 2 миллиардами параметров достигает сопоставимых результатов с более крупными моделями (например, GSHARD с 2,9 миллиардами параметров), используя только около 40% вычислительных ресурсов [1]. Кроме того, при масштабировании до 16 миллиардов параметров, он поддерживает конкурентную производительность против других моделей, таких как Llama2, значительно снижая вычислительные требования [1] [2].

Таким образом, система MOE Deepseek повышает эффективность, позволяя целенаправленной активации специализированных экспертов и минимизации избыточности посредством общих структур знаний. Это приводит к мощной, но эффективной ресурсной модели, способной эффективно выполнять сложные задачи.