Kako sistem Deepseek-

Ključne strategije za izboljšano učinkovitost

1. Finozrnata strokovna segmentacija:
Deepseekmoe uvaja način segmentiranja strokovnjakov v manjše, bolj specializirane enote. Z delitvijo vmesnih skritih dimenzij nevronske mreže (FFN) lahko sistem aktivira večje število drobnozrnatih strokovnjakov, ne da bi povečal skupno število parametrov. Ta fina segmentacija omogoča natančnejšo dodelitev znanja med strokovnjaki in zagotavlja, da se vsak strokovnjak osredotoči na različne vidike podatkov in tako poveča specializacijo in zmanjšuje odvečnost med aktiviranimi parametri [1] [2].

2. Skupna izolacija strokovnjaka:
Arhitektura izolira nekatere strokovnjake, ki delujejo kot skupne subjekte, ki so vedno aktivirani. Ta strategija zajema in utrjuje splošno znanje v različnih okoliščinah, kar ublaži odpuščanje med drugimi usmerjenimi strokovnjaki. S stiskanjem skupnega znanja v te skupne strokovnjake Deepseekmoe zagotavlja, da se lahko vsak usmerjeni strokovnjak osredotoči na edinstvene informacije in s tem izboljša učinkovitost in specializacijo parametrov [2] [4].

Rezultati uspešnosti

DeepseekMee z manj izračunov prikazuje znatne pridobitve uspešnosti. Na primer, model z 2 milijardami parametrov dosega primerljive rezultate z večjimi modeli (npr. GSHARD z 2,9 milijarde parametrov), medtem ko uporablja le približno 40% računskih virov [1]. Poleg tega, ko se zmanjša na 16 milijard parametrov, ohranja konkurenčno delovanje proti drugim modelom, kot je LLAMA2, hkrati pa znatno zmanjšuje računske zahteve [1] [2].

Če povzamemo, Deepseekov sistem MO poveča učinkovitost, saj omogoča ciljno aktiviranje specializiranih strokovnjakov in zmanjšanje odpuščanja s skupnimi strukturami znanja. Posledica tega je močan, a učinkovit model, ki lahko učinkovito ravna z zapletenimi nalogami.