Bagaimana sistem campuran para ahli Deepseek meningkatkan efisiensinya

strategi utama untuk peningkatan efisiensi

1. Segmentasi ahli berbutir halus:
Deepseekmoe memperkenalkan metode segmentasi ahli ke dalam unit yang lebih kecil dan lebih khusus. Dengan memisahkan dimensi tersembunyi antara jaringan saraf feedforward (FFN), sistem dapat mengaktifkan lebih banyak ahli berbutir halus tanpa meningkatkan jumlah parameter keseluruhan. Segmentasi yang baik ini memungkinkan alokasi pengetahuan yang lebih tepat di seluruh ahli, memastikan bahwa setiap ahli berfokus pada aspek data yang berbeda, sehingga meningkatkan spesialisasi dan mengurangi redundansi di antara parameter yang diaktifkan [1] [2].

2. Isolasi ahli bersama:
Arsitektur mengisolasi para ahli tertentu berfungsi sebagai entitas bersama yang selalu diaktifkan. Strategi ini menangkap dan mengkonsolidasikan pengetahuan umum di berbagai konteks, yang mengurangi redundansi di antara para ahli yang dialihkan lainnya. Dengan mengompresi pengetahuan umum ke dalam para ahli bersama ini, Deepseekmoe memastikan bahwa setiap ahli yang dialihkan dapat berkonsentrasi pada informasi unik, sehingga meningkatkan efisiensi dan spesialisasi parameter [2] [4].

Hasil kinerja

Deepseekmoe menunjukkan keuntungan kinerja yang signifikan dengan perhitungan yang lebih sedikit. Misalnya, model dengan 2 miliar parameter mencapai hasil yang sebanding dengan model yang lebih besar (mis., GShard dengan 2,9 miliar parameter) sambil menggunakan hanya sekitar 40% dari sumber daya komputasi [1]. Selain itu, ketika diskalakan menjadi 16 miliar parameter, ia mempertahankan kinerja kompetitif terhadap model lain seperti LLAMA2 sementara secara signifikan mengurangi tuntutan komputasi [1] [2].

Singkatnya, sistem MOE Deepseek meningkatkan efisiensi dengan memungkinkan aktivasi yang ditargetkan dari para ahli khusus dan meminimalkan redundansi melalui struktur pengetahuan bersama. Ini menghasilkan model yang kuat namun hemat sumber daya yang mampu menangani tugas-tugas kompleks secara efektif.