ระบบผสมของ Deepseek ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างไร

กลยุทธ์สำคัญสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพ

1. การแบ่งส่วนผู้เชี่ยวชาญที่มีเนื้อละเอียด:
DeepseekMoe แนะนำวิธีการแบ่งกลุ่มผู้เชี่ยวชาญเป็นหน่วยขนาดเล็กและมีความเชี่ยวชาญมากขึ้น ด้วยการแยกมิติที่ซ่อนอยู่กลางของ Feedforward Neural Network (FFN) ระบบสามารถเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญที่มีความละเอียดได้ดีขึ้นโดยไม่เพิ่มจำนวนพารามิเตอร์โดยรวม การแบ่งส่วนที่ดีนี้ช่วยให้การจัดสรรความรู้ที่แม่นยำยิ่งขึ้นในผู้เชี่ยวชาญเพื่อให้มั่นใจว่าผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนมุ่งเน้นไปที่แง่มุมที่แตกต่างกันของข้อมูลซึ่งจะช่วยเพิ่มความเชี่ยวชาญและลดความซ้ำซ้อนระหว่างพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน [1] [2]

2. การแยกผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกัน:
สถาปัตยกรรมแยกผู้เชี่ยวชาญบางคนให้ทำหน้าที่เป็นหน่วยงานที่ใช้ร่วมกันซึ่งเปิดใช้งานอยู่เสมอ กลยุทธ์นี้รวบรวมและรวบรวมความรู้ร่วมกันในบริบทต่าง ๆ ซึ่งช่วยลดความซ้ำซ้อนของผู้เชี่ยวชาญที่กำหนดเส้นทางอื่น ๆ ด้วยการบีบอัดความรู้ทั่วไปในผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันเหล่านี้ DeepseekMoe ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้เชี่ยวชาญที่ถูกกำหนดเส้นทางแต่ละคนสามารถมุ่งเน้นข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของพารามิเตอร์และความเชี่ยวชาญ [2] [4]

ผลลัพธ์ประสิทธิภาพ

DeepseekMoe แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญด้วยการคำนวณน้อยลง ตัวอย่างเช่นโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 2 พันล้านตัวบรรลุผลลัพธ์ที่เปรียบเทียบได้กับโมเดลขนาดใหญ่ (เช่น GShard ที่มีพารามิเตอร์ 2.9 พันล้านพารามิเตอร์) ในขณะที่ใช้เพียง 40% ของทรัพยากรการคำนวณ [1] นอกจากนี้เมื่อปรับขนาดพารามิเตอร์ 16 พันล้านพารามิเตอร์จะรักษาประสิทธิภาพการแข่งขันกับรุ่นอื่น ๆ เช่น LLAMA2 ในขณะที่ลดความต้องการด้านการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญ [1] [2]

โดยสรุประบบ MOE ของ Deepseek ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยอนุญาตให้เปิดใช้งานเป้าหมายของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านและลดความซ้ำซ้อนผ่านโครงสร้างความรู้ที่ใช้ร่วมกัน สิ่งนี้ส่งผลให้โมเดลที่มีประสิทธิภาพ แต่มีประสิทธิภาพในการจัดการงานที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ