DeepSeek的混合体系统如何提高其效率

##提高效率的关键策略

1。细粒度的专家细分：
DeepSeekmoe介绍了一种将专家细分为较小，更专业的单元的方法。通过分解前馈神经网络（FFN）中间隐藏尺寸，系统可以激活更多的细粒专家而不会增加总参数计数。这种细分的细分允许在专家之间进行更精确的知识分配，从而确保每个专家都专注于数据的不同方面，从而增强了专业化并减少激活参数之间的冗余[1] [2]。

2。共享的专家隔离：
该体系结构将某些专家隔离为始终被激活的共享实体发挥作用。该策略捕获并巩固了各种环境中的常识，这可以减轻其他路由专家的冗余。通过将常见知识压缩到这些共同的专家中，DeepSeekmoe确保每个路由专家都可以专注于独特的信息，从而提高参数效率和专业化[2] [4]。

##性能结果

DeepSeekmoe通过更少的计算显示出显着的性能增长。例如，一个具有20亿个参数的模型可实现与较大模型（例如，具有29亿参数的GSHARD）的可比结果，而仅使用约40％的计算资源[1]。此外，当缩放到160亿个参数时，它可以在其他模型（如Llama2）中保持竞争性能，同时大大降低了计算需求[1] [2]。

总而言之，DeepSeek的MoE系统通过允许针对专业专家的有针对性激活并通过共享的知识结构最大程度地减少冗余，从而提高了效率。这导致了一个强大但资源有效的模型，能够有效地处理复杂的任务。