¿Cómo mejora el sistema de la mezcla de expertos de Deepseek?

Estrategias clave para mejorar la eficiencia

1. Segmentación experta de grano fino:
Deepseekmoe presenta un método para segmentar expertos en unidades más pequeñas y más especializadas. Al dividir las dimensiones ocultas intermedias intermedias de la red neuronal (FFN) de avance, el sistema puede activar un mayor número de expertos de grano fino sin aumentar el recuento general de parámetros. Esta fina segmentación permite una asignación más precisa del conocimiento entre los expertos, asegurando que cada experto se centre en aspectos distintos de los datos, mejorando así la especialización y reduciendo la redundancia entre los parámetros activados [1] [2].

2. Aislamiento de expertos compartidos:
La arquitectura aísla a ciertos expertos para que funcionen como entidades compartidas que siempre se activan. Esta estrategia captura y consolida el conocimiento común en varios contextos, lo que mitiga la redundancia entre otros expertos enrutados. Al comprimir el conocimiento común en estos expertos compartidos, Deepseekmoe asegura que cada experto enrutado pueda concentrarse en información única, mejorando así la eficiencia y la especialización de los parámetros [2] [4].

Resultados de rendimiento

Deepseekmoe demuestra ganancias de rendimiento significativas con menos cálculos. Por ejemplo, un modelo con 2 mil millones de parámetros logra resultados comparables a modelos más grandes (por ejemplo, Gshard con 2.9 mil millones de parámetros) mientras usa solo aproximadamente el 40% de los recursos computacionales [1]. Además, cuando se escalan a 16 mil millones de parámetros, mantiene un rendimiento competitivo contra otros modelos como LLAMA2, al tiempo que reduce significativamente las demandas computacionales [1] [2].

En resumen, el sistema MOE de Deepseek mejora la eficiencia al permitir la activación específica de expertos especializados y minimizar la redundancia a través de estructuras de conocimiento compartidas. Esto da como resultado un modelo potente pero eficiente en recursos capaz de manejar tareas complejas de manera efectiva.