Làm thế nào để hệ thống hỗn hợp của Deepseek cải thiện hiệu quả của nó

Chiến lược chính để cải thiện hiệu quả

1. Phân khúc chuyên gia hạt mịn:
Deepseekmoe giới thiệu một phương pháp phân đoạn các chuyên gia thành các đơn vị nhỏ hơn, chuyên dụng hơn. Bằng cách chia các kích thước ẩn trung gian của mạng lưới thần kinh (FFN) của Feedforward, hệ thống có thể kích hoạt số lượng lớn hơn các chuyên gia hạt mịn mà không tăng số lượng tham số tổng thể. Phân đoạn tốt này cho phép phân bổ kiến ​​thức chính xác hơn giữa các chuyên gia, đảm bảo rằng mỗi chuyên gia tập trung vào các khía cạnh riêng biệt của dữ liệu, do đó tăng cường chuyên môn hóa và giảm sự dư thừa giữa các tham số được kích hoạt [1] [2].

2. Chuyên gia chia sẻ sự cô lập:
Kiến trúc phân lập một số chuyên gia nhất định để hoạt động như các thực thể được chia sẻ luôn được kích hoạt. Chiến lược này nắm bắt và củng cố kiến ​​thức phổ biến trên các bối cảnh khác nhau, giúp giảm thiểu sự dư thừa giữa các chuyên gia được định tuyến khác. Bằng cách nén kiến ​​thức phổ biến vào các chuyên gia được chia sẻ này, DeepSeekMoe đảm bảo rằng mỗi chuyên gia được định tuyến có thể tập trung vào thông tin độc đáo, từ đó cải thiện hiệu quả và chuyên môn hóa tham số [2] [4].

Kết quả hiệu suất

Deepseekmoe thể hiện mức tăng hiệu suất đáng kể với ít tính toán hơn. Chẳng hạn, một mô hình có 2 tỷ tham số đạt được kết quả tương đương với các mô hình lớn hơn (ví dụ: Gshard với 2,9 tỷ tham số) trong khi chỉ sử dụng khoảng 40% tài nguyên tính toán [1]. Hơn nữa, khi được chia tỷ lệ lên 16 tỷ thông số, nó duy trì hiệu suất cạnh tranh với các mô hình khác như LLAMA2 trong khi giảm đáng kể nhu cầu tính toán [1] [2].

Tóm lại, hệ thống MOE của Deepseek tăng cường hiệu quả bằng cách cho phép kích hoạt các chuyên gia chuyên môn được nhắm mục tiêu và giảm thiểu sự dư thừa thông qua các cấu trúc kiến ​​thức được chia sẻ. Điều này dẫn đến một mô hình mạnh mẽ nhưng tiết kiệm tài nguyên có khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả.