تقدم بنية DeepSeekmoe نهجًا جديدًا لإدارة تخصص الخبراء في نماذج الخبرة (MOE) من خلال مفهوم عزل الخبراء المشترك. توفر هذه الاستراتيجية العديد من الفوائد المهمة:
كفاءة المعلمة المحسنة
من خلال عزل بعض الخبراء كخبراء مشتركين ، والذين يتم تنشيطهم دائمًا ، يلتقط DeepSeekmoe ويعزز المعرفة المشتركة عبر سياقات مختلفة. هذا يقلل من التكرار بين الخبراء الموجودين الآخرين ، مما يؤدي إلى نموذج أكثر كفاءة معلمة. يمكن لكل خبير موجه التركيز بعد ذلك على جوانب متميزة من المعرفة دون التداخل مع الخبراء المشتركين ، وتعزيز التخصص العام والكفاءة في استخدام المعلمات [1] [3].تخفيف التكرار
تساعد عزل الخبراء المشتركين على تخفيف التكرار الذي ينشأ غالبًا عندما يحاول خبراء متعددون العديد من المعرفة المماثلة. مع خبراء مشتركون متخصصون للمعرفة المشتركة ، يمكن للنموذج تحقيق توزيع أكثر تبسيطًا وفعالية للخبرة بين الخبراء المتبقيين. وهذا يؤدي إلى تحديد أوضح للأدوار والمسؤوليات بين الخبراء ، مما يضمن أن كل واحد يركز على منطقته المتخصصة [2] [4].تحسين موازنة التحميل
يعالج DeepSeekmoe اختلالات الحمل المحتملة التي يمكن أن تحدث مع استراتيجيات التوجيه التقليدية. من خلال توظيف آليات فقدان التوازن على مستوى الخبراء والجهاز ، تضمن البنية حسابًا متوازنًا عبر الأجهزة ، مما يقلل من خطر انهيار التوجيه والاختناقات الحسابية. يساهم هذا النهج المتوازن في استخدام الموارد الأكثر كفاءة خلال كل من مرحلتي التدريب والاستدلال [1] [3].تخصص خبير أعلى
مزيج من عزل الخبراء المشترك مع تجزئة الحبيبات الدقيقة يسمح بمستوى أعلى من تخصص الخبراء. يمكن لكل خبير أن يتعمق في مجال المعرفة المحدد مع الاعتماد على الخبراء المشتركين للمعلومات الأساسية. لا تعزز هذه الاستراتيجية المزدوجة فقط قدرة كل خبير على تعلم معرفة مميزة ولكن أيضًا يحسن الأداء العام للنموذج من خلال السماح باستجابات أكثر دقة ودقة [2] [4].المرونة في اكتساب المعرفة
مع خبراء مشتركون مكرسون لالتقاط المعرفة المشتركة ، يتم تحرير الخبراء المتبقيين من التخصص في مجالاتهم. تمكن هذه المرونة النموذج من التكيف بشكل أكثر فعالية مع السياقات والمهام المختلفة ، مما يؤدي إلى تحسين الدقة في الحصول على المعرفة وتوليد الاستجابة [1] [2].باختصار ، يعزز عزل الخبراء المشترك داخل Deepseekmoe الهندسة المعمارية الأكثر كفاءة وتخصص ومتوازنة للتعامل مع مهام اللغة المعقدة ، مما يعزز الأداء في النهاية مع إدارة التكاليف الحسابية بفعالية.
الاستشهادات:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mixture-of-experts--language-mode--architecture-design-design -الخبير التخصص/ expert/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolutionizing-ai-with-deepseekmoe-fine-grained-grained-and-shard-ed expert-isolation-٪f٪B8٪8F
[3] https://arxiv.org/html/2401.06066v1
[4] https://arxiv.org/html/2405.04434v3
[5] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70.pdf
[6] https://openreview.net/forum؟id=0WFMHOKQX6
[7] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70/
[8] https://icml.cc/media/icml-2024/slides/35222_1r94s59.pdf
[9] https://blog.premai.io/moe-bart-two/
[10] http://arxiv.org/abs/2401.06066v1
[11] https://pub.towardsai.net/revolutionizing-ai-with-deepeekmoe-fine-grained-grained--sharked-sepert-isolation-٪F٪B8٪8F-0B6E5115449؟gi=87c6decbb5c7
تش