| Architektura DeepSeekMoe zavádí nový přístup ke správě odborných specializací na modely směsi expertů (MOE) prostřednictvím konceptu sdílené expertní izolace. Tato strategie nabízí několik významných výhod:
Vylepšená účinnost parametrů
Izolací některých odborníků jako sdílených odborníků, kteří jsou vždy aktivováni, DeepSeekMoe zachycuje a konsoliduje běžné znalosti napříč různými kontexty. To snižuje redundanci mezi ostatními směrovanými odborníky, což vede k modelu účinnějším parametrem. Každý směrovaný odborník se pak může zaměřit na odlišné aspekty znalostí, aniž by se překrýval se sdílenými odborníky, a zvýšit celkovou specializaci a účinnost využití parametrů [1] [3].Zmírnění redundance
Izolace sdílených odborníků pomáhá zmírnit redundanci, která často vzniká, když se více směrovaných odborníků pokouší získat podobné znalosti. U specializovaných sdílených odborníků na běžné znalosti může tento model dosáhnout efektivnějšího a efektivního rozdělení odborných znalostí mezi zbývajícími směrovanými odborníky. To vede k jasnějšímu vymezení rolí a povinností mezi odborníky, což zajišťuje, že každý z nich je zaměřen na svou specializovanou oblast [2] [4].Vylepšené vyrovnávání zátěže
DeepSeekMoe řeší potenciální nerovnováhu zatížení, ke kterým může dojít u konvenčních strategií směrování. Využitím mechanismů ztráty na úrovni vyvážení na úrovni odborníků a zařízení architektura zajišťuje vyvážený výpočet napříč zařízeními, čímž se snižuje riziko kolapsu směrování a výpočetních úzkých míst. Tento vyvážený přístup přispívá k efektivnějšímu využití zdrojů během tréninkových i inferenčních fází [1] [3].Vyšší specializace odborníků
Kombinace sdílené izolace odborníků s jemnozrnnou segmentací umožňuje vyšší úroveň expertní specializace. Každý odborník se může ponořit hlouběji do své konkrétní oblasti znalostí a spoléhat se na sdílené odborníky na základní informace. Tato duální strategie nejen zvyšuje schopnost každého odborníka učit se odlišných znalostí, ale také zvyšuje celkový výkon modelu tím, že umožňuje přesnější a nuanční reakce [2] [4].Flexibilita při získávání znalostí
Se sdílenými odborníky, kteří se věnují zachycení běžných znalostí, jsou zbývající směrovaní odborníci osvobozeni, aby se specializovali na jejich příslušné oblasti. Tato flexibilita umožňuje modelu efektivněji se přizpůsobit různým kontextům a úkolům, což vede ke zlepšení přesnosti při získávání znalostí a generování odpovědí [1] [2].Stručně řečeno, sdílená odborná izolace v rámci DeepSeekMoe podporuje účinnější, specializovanou a vyváženou architekturu pro manipulaci s komplexními jazykovými úkoly, což nakonec zvyšuje výkon a zároveň efektivně spravuje výpočetní náklady.
Citace:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekMoe-an-invative-mixture-of-experts-moe-jazyk-model--architecture-pecific-design-dowards -Multimate-Expert-Specialization/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/Revolutionsion-ai-with-deeeeekMoe-fine-graned-expert-and-expert- isolation-%EF%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-part-two/
[10] http://arxiv.org/abs/2401.06066v1
[11] https://pub.towardsai.net/revolutionhing-ai-with-deepseekMoe-fine-graned-expert-and-expert-isolation-%EF%B8%8F-0b6e51155449?gí=87C6Decbb5c7