Як система суміші Deepseek підвищує свою ефективність

Ключові стратегії підвищення ефективності

1. Тонкозерниста сегментація експертів:
DeepSeekmoe вводить метод експертів з сегментації в менші, більш спеціалізовані одиниці. Розбиваючи проміжні приховані розміри нейронної мережі (FFN), система може активувати більшу кількість дрібнозернистих експертів без збільшення загального кількості параметрів. Ця прекрасна сегментація дозволяє більш точне виділення знань у експертів, гарантуючи, що кожен експерт зосереджується на різних аспектах даних, тим самим посилюючи спеціалізацію та зменшуючи надмірність серед активованих параметрів [1] [2].

2. Спільна ізоляція експертів:
Архітектура виділяє певних експертів, які функціонують як спільні суб'єкти, які завжди активуються. Ця стратегія фіксує та консолідує загальні знання в різних контекстах, що пом'якшує надмірність серед інших експертів. Стискаючи загальні знання в цих спільних експертів, DeepSeekMoe гарантує, що кожен експерт, що розігрується, може зосередитись на унікальній інформації, тим самим покращуючи ефективність та спеціалізацію параметрів [2] [4].

результати ефективності

DeepSeekmoe демонструє значні підвищення продуктивності з меншою кількістю обчислень. Наприклад, модель з 2 мільярдами параметрів досягає порівнянних результатів з більшими моделями (наприклад, GSHARD з 2,9 мільярдами параметрів), використовуючи лише близько 40% обчислювальних ресурсів [1]. Крім того, при масштабах до 16 мільярдів параметрів він підтримує конкурентоспроможність проти інших моделей, таких як LAMA2, при цьому значно зменшуючи обчислювальні вимоги [1] [2].

Підсумовуючи це, система MOE Deepseek підвищує ефективність, дозволяючи цілеспрямованій активації спеціалізованих експертів та мінімізувати надмірність за допомогою спільних структур знань. Це призводить до потужної, але ефективної ресурсної моделі, здатної ефективно обробляти складні завдання.