De Deepseekmoe-architectuur introduceert een nieuwe benadering van het beheren van expertspecialisatie in mixture-of-experts (MOE) -modellen door het concept van gedeelde expert isolatie. Deze strategie biedt verschillende belangrijke voordelen:
Verbeterde parameterefficiëntie
Door bepaalde experts te isoleren als gedeelde experts, die altijd worden geactiveerd, wordt deepseekmoe -vangst en consolideert gemeenschappelijke kennis in verschillende contexten. Dit vermindert redundantie bij andere gerouteerde experts, wat leidt tot een meer parameter-efficiënt model. Elke gerouteerde expert kan zich vervolgens concentreren op verschillende aspecten van kennis zonder te overlappen met de gedeelde experts, waardoor de algehele specialisatie en efficiëntie in parametergebruik worden verbeterd [1] [3].Mitigatie van redundantie
De isolatie van gedeelde experts helpt bij het verminderen van de redundantie die zich vaak voordoet wanneer meerdere gerouteerde experts proberen vergelijkbare kennis te verwerven. Met toegewijde gedeelde experts voor algemeen kennis kan het model een meer gestroomlijnde en effectieve verdeling van expertise bereiken onder de resterende gerouteerde experts. Dit leidt tot een duidelijkere afbakening van rollen en verantwoordelijkheden bij experts, zodat elk gericht is op zijn gespecialiseerde gebied [2] [4].Verbeterde load balancing
Deepseekmoe gaat in op potentiële belastingonevenwichtigheden die kunnen optreden met conventionele routeringsstrategieën. Door gebruik te maken van balansverliesmechanismen op expert- en apparaatniveau, zorgt de architectuur voor een evenwichtige berekening tussen apparaten, waardoor het risico op instorting van routing en computationele knelpunten wordt verminderd. Deze evenwichtige aanpak draagt bij aan een efficiënter gebruik van middelen tijdens zowel training- als inferentiefasen [1] [3].hogere expert specialisatie
De combinatie van de isolatie van de gedeelde expert met fijnkorrelige segmentatie zorgt voor een hoger niveau van deskundige specialisatie. Elke expert kan dieper ingaan op zijn specifieke kennisgebied, terwijl hij vertrouwt op gedeelde experts voor fundamentele informatie. Deze dubbele strategie verbetert niet alleen het vermogen van elke expert om duidelijke kennis te leren, maar verbetert ook de algemene prestaties van het model door meer accurate en genuanceerde reacties mogelijk te maken [2] [4].Flexibiliteit bij kennisverwerving
Met gedeelde experts die zich toeleggen op het vastleggen van gemeenschappelijke kennis, worden de resterende gerouteerde experts vrijgemaakt om zich verder te specialiseren in hun respectieve domeinen. Deze flexibiliteit stelt het model in staat om zich effectiever aan te passen aan verschillende contexten en taken, wat leidt tot een verbeterde nauwkeurigheid van kennisverwerving en het genereren van reacties [1] [2].Samenvattend bevordert de gedeelde expert -isolatie binnen Deepseekmoe een efficiëntere, gespecialiseerde en evenwichtige architectuur voor het afhandelen van complexe taaltaken, waardoor de prestaties uiteindelijk worden verbeterd en tegelijkertijd de rekenkosten beheren.
Citaten:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mixture-of-experts-moe--model-architecture-specifiek-ontworpen towards -ultimate-expert-specialisatie/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolutionizing-ai-with-deepseekmoe-fine-korrelig-expert-and-shared-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/revolutionizing-ai-with-deepseekmoe-fine-korrelig-expert-en-shared-expert-isolation-%ef%B8%8 f%8%8 f%8 f%8 f%8f-0b6e5115449?gi=87C6DECBB5C7