L'architecture Deepseekmoe introduit une nouvelle approche pour gérer la spécialisation des experts dans les modèles de mélange des experts (MOE) à travers le concept d'isolement d'experts partagé. Cette stratégie offre plusieurs avantages importants:
Efficacité améliorée des paramètres
En isolant certains experts en tant qu'experts partagés, qui sont toujours activés, Deepseekmoe capture et consolide les connaissances communes dans divers contextes. Cela réduit la redondance parmi les autres experts acheminés, conduisant à un modèle plus économe en paramètres. Chaque expert en route peut ensuite se concentrer sur des aspects distincts des connaissances sans se chevaucher avec les experts partagés, améliorer la spécialisation globale et l'efficacité de l'utilisation des paramètres [1] [3].atténuation de la redondance
L'isolement des experts partagés aide à atténuer la redondance qui survient souvent lorsque plusieurs experts routés tentent d'acquérir des connaissances similaires. Avec des experts partagés dédiés à une connaissance commune, le modèle peut réaliser une répartition plus rationalisée et efficace de l'expertise parmi les experts routés restants. Cela conduit à une délimitation plus claire des rôles et des responsabilités entre les experts, garantissant que chacun se concentre sur son domaine spécialisé [2] [4].Amélioration de l'équilibrage de la charge
Deepseekmoe traite des déséquilibres de charge potentiels qui peuvent survenir avec des stratégies de routage conventionnelles. En utilisant des mécanismes de perte d'équilibre au niveau des experts et des appareils, l'architecture garantit un calcul équilibré entre les appareils, réduisant le risque d'effondrement du routage et des goulots d'étranglement de calcul. Cette approche équilibrée contribue à une utilisation plus efficace des ressources pendant les phases de formation et d'inférence [1] [3].Spécialisation d'experts supérieure
La combinaison de l'isolement des experts partagés avec une segmentation à grain fin permet un niveau plus élevé de spécialisation experte. Chaque expert peut approfondir son domaine de connaissances spécifique tout en s'appuyant sur des experts partagés pour des informations fondamentales. Cette double stratégie améliore non seulement la capacité de chaque expert à apprendre des connaissances distinctes, mais améliore également les performances globales du modèle en permettant des réponses plus précises et nuancées [2] [4].Flexibilité dans l'acquisition de connaissances
Avec des experts partagés dédiés à la capture de notoriété publique, les experts acheminés restants sont libérés pour se spécialiser davantage dans leurs domaines respectifs. Cette flexibilité permet au modèle de s'adapter plus efficacement à des contextes et des tâches variables, conduisant à une précision améliorée de l'acquisition de connaissances et de la génération de réponse [1] [2].En résumé, l'isolement d'experts partagé au sein de Deepseekmoe favorise une architecture plus efficace, spécialisée et équilibrée pour gérer les tâches de langage complexes, améliorant finalement les performances tout en gérant efficacement les coûts de calcul.
Citations:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mixture-of-experts-moelangue-model-architecture spécifiquement déçu-towards -Ultimate-Expert-spécialisation /
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolutioning-ai-with-deepseekmoe-fine-graten-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/revolutionzing-ai-with-deepseekmoe-fine-graten --expert-et-shared-expert-isolation-%EF%B8%8F-0B6E51155449?gi=87c6decbb5c7