Hogyan javítja annak hatékonyságát a DeepSeek-szakemberek rendszerének rendszere

Főbb stratégiák a jobb hatékonyság érdekében

1. Finom szemcsés szakértői szegmentálás:
A DeepSeekmoe bevezet egy módszert a szakértők kisebb, speciálisabb egységekre történő szegmentálására. A FeedForward Neural Network (FFN) közbenső rejtett dimenzióinak felosztásával a rendszer nagyobb számú finomszemcsés szakértőt képes aktiválni anélkül, hogy növelné az általános paraméterszámot. Ez a finom szegmentálás lehetővé teszi a tudás pontosabb elosztását a szakértők között, biztosítva, hogy minden szakértő az adatok különféle aspektusaira összpontosítson, ezáltal javítva a specializációt és csökkentve az aktivált paraméterek redundanciáját [1] [2].

2. Megosztott szakértői elszigeteltség:
Az architektúra egyes szakértőket elkülöníti, hogy megosztott entitásként működjenek, amelyek mindig aktiválódnak. Ez a stratégia megragadja és megszilárdítja a közismert ismereteket különböző kontextusokban, ami enyhíti az elbocsátást más irányított szakértők között. A közismertek összenyomásával ezekbe a megosztott szakértőkbe, a DeepSeekmoe biztosítja, hogy minden irányított szakértő az egyedi információkra összpontosítson, ezáltal javítva a paraméter hatékonyságát és a specializációt [2] [4].

Teljesítmény eredményei

A DeepSeekmoe jelentős teljesítménynövekedést mutat be kevesebb számítással. Például egy 2 milliárd paraméterrel rendelkező modell összehasonlítható eredményeket ér el a nagyobb modellekkel (például a GSHARD 2,9 milliárd paraméterrel), miközben a számítási erőforrások csak körülbelül 40% -át használja [1]. Ezenkívül, ha 16 milliárd paraméterre van méretezve, fenntartja a versenyképességet más modellekkel, például a LLAMA2 -vel, miközben jelentősen csökkenti a számítási igényeket [1] [2].

Összefoglalva: a DeepSeek MOE rendszere javítja a hatékonyságot azáltal, hogy lehetővé teszi a speciális szakértők célzott aktiválását és a redundanciát a megosztott tudásszerkezetek révén. Ennek eredményeként egy hatékony, mégis erőforrás-hatékony modell eredményezhető, amely képes hatékonyan kezelni a komplex feladatokat.