Ako zlepšuje systém zmesi expertov spoločnosti Deepseek

Kľúčové stratégie na zlepšenie efektívnosti

1. Segmentácia odborníkov s jemnozrnným odborníkom:
Deepseekmoe zavádza metódu rozdelenia odborníkov na menšie, špecializovanejšie jednotky. Rozdelením medziproduktov skrytých skrytých rozmerov neurónovej siete (FFN) môže systém aktivovať väčší počet jemnozrnných odborníkov bez zvýšenia celkového počtu parametrov. Táto jemná segmentácia umožňuje presnejšie pridelenie vedomostí medzi odborníkmi, čím sa zabezpečuje, že každý odborník sa zameriava na odlišné aspekty údajov, čím sa zvýši špecializácia a znižuje redundanciu medzi aktivovanými parametrami [1] [2].

2. Zdieľaná odborná izolácia:
Architektúra izoluje určitých odborníkov, aby fungovali ako zdieľané entity, ktoré sú vždy aktivované. Táto stratégia zachytáva a konsoliduje spoločné znalosti v rôznych kontextoch, ktoré zmierňujú redundanciu medzi inými smerovanými odborníkmi. Komprimovaním spoločných znalostí týmto zdieľaným odborníkom Deepseekmoe zaisťuje, že každý smerovaný odborník sa môže sústrediť na jedinečné informácie, čím sa zlepší účinnosť a špecializácia parametrov [2] [4].

Výsledky výkonnosti

Deepseekmoe demonštruje významné zvýšenie výkonnosti s menším počtom výpočtov. Napríklad model s 2 miliardami parametrov dosahuje porovnateľné výsledky s väčšími modelmi (napr. GSHARD s 2,9 miliardami parametrov), zatiaľ čo používa iba asi 40% výpočtových zdrojov [1]. Okrem toho, keď sa zmenšila na 16 miliárd parametrov, zachováva konkurencieschopný výkon s inými modelmi, ako je Llama2, pričom výrazne znižuje výpočtové požiadavky [1] [2].

Stručne povedané, systém MOE spoločnosti Deepseek zvyšuje účinnosť tým, že umožňuje cielenú aktiváciu špecializovaných odborníkov a minimalizovať redundanciu prostredníctvom spoločných štruktúr znalostí. To má za následok výkonný, ale efektívny model, ktorý je schopný efektívne zvládnuť komplexné úlohy.