Kuidas parandab Deepseeki segude segu süsteem selle tõhusust

Peamised tõhususe strateegiad

1. Peeneteraline ekspert segmenteerimine:
Deepseekmoe tutvustab ekspertide segmenteerimise meetodit väiksemateks spetsialiseeritumaks ühikuteks. Jagades edasisuunalise närvivõrgu (FFN) keskmise peidetud mõõtmete, saab süsteem aktiveerida suuremat arvu peeneteralisi eksperte, suurendamata parameetrite üldist arvu. See peen segmenteerimine võimaldab ekspertide vahel täpsemat teadmiste eraldamist, tagades, et iga ekspert keskendub andmete erinevatele aspektidele, suurendades sellega spetsialiseerumist ja vähendades aktiveeritud parameetrite koondamist [1] [2].

2. Jagatud ekspertide eraldatus:
Arhitektuur isoleerib teatud eksperdid, et see toimib jagatud üksustena, mis on alati aktiveeritud. See strateegia haarab ja koondab üldteada erinevates kontekstides, mis leevendab teiste juhitud ekspertide koondamist. Surudes nendesse ühiseid ekspertidesse üldteada, tagab DeepSEEkMoe, et iga suunatud ekspert saab keskenduda ainulaadsele teabele, parandades sellega parameetrite tõhusust ja spetsialiseerumist [2] [4].

jõudlustulemused

DeepseEkMoe demonstreerib olulist jõudluse kasvu vähem arvutustega. Näiteks 2 miljardi parameetriga mudel saavutab suuremate mudelitega võrreldavad tulemused (nt 2,9 miljardi parameetriga GSHARD), kasutades samal ajal ainult umbes 40% arvutusressurssidest [1]. Lisaks hoiab see 16 miljardi parameetri skaleerimisel konkurentsivõimelisi tulemusi teiste mudelitega, näiteks Llama2, vähendades samas arvutuslikke nõudmisi [1] [2].

Kokkuvõtlikult suurendab Deepseeki MOE süsteem tõhusust, võimaldades spetsialiseerunud ekspertide sihipärase aktiveerimise ja jagatud teadmiste struktuuride kaudu koondamise minimeerides. Selle tulemuseks on võimas, kuid samas ressurssisäästlik mudel, mis on võimeline keerulisi ülesandeid tõhusalt käsitlema.