L'architettura DeepSeekmoe introduce un nuovo approccio alla gestione della specializzazione di esperti nei modelli di miscela di esperti (MOE) attraverso il concetto di isolamento esperto condiviso. Questa strategia offre diversi vantaggi significativi:
Efficienza dei parametri migliorati
Isolando alcuni esperti come esperti condivisi, che sono sempre attivati, Deepseekmoe cattura e consolida la conoscenza comune in vari contesti. Ciò riduce la ridondanza tra gli altri esperti instradati, portando a un modello più efficiente dal punto di vista dei parametri. Ogni esperto di rotta può quindi concentrarsi su aspetti distinti della conoscenza senza sovrapposizioni con gli esperti condivisi, migliorando la specializzazione generale ed efficienza nell'uso dei parametri [1] [3].mitigazione della ridondanza
L'isolamento di esperti condivisi aiuta a mitigare la ridondanza che spesso sorge quando più esperti rottano tentano di acquisire conoscenze simili. Con esperti condivisi dedicati per una conoscenza comune, il modello può ottenere una distribuzione più snella ed efficace delle competenze tra i restanti esperti instradati. Ciò porta a una delineazione più chiara di ruoli e responsabilità tra gli esperti, garantendo che ognuno sia focalizzato sulla sua area specializzata [2] [4].Bilanciamento del carico migliorato
Deepseekmoe affronta potenziali squilibri di carico che possono verificarsi con le strategie di routing convenzionali. Impiegando meccanismi di perdita di equilibrio a livello di esperti e dispositivi, l'architettura garantisce un calcolo equilibrato tra i dispositivi, riducendo il rischio di instradamento del collasso e dei colli di bottiglia computazionale. Questo approccio equilibrato contribuisce a un utilizzo delle risorse più efficiente durante le fasi di addestramento e di inferenza [1] [3].Specializzazione esperto superiore
La combinazione di isolamento esperto condiviso con segmentazione a grana fine consente un livello più elevato di specializzazione di esperti. Ogni esperto può approfondire la sua specifica area di conoscenza facendo affidamento su esperti condivisi per informazioni fondamentali. Questa doppia strategia non solo migliora la capacità di ogni esperto di apprendere conoscenze distinte, ma migliora anche le prestazioni complessive del modello consentendo risposte più accurate e sfumate [2] [4].flessibilità nell'acquisizione della conoscenza
Con gli esperti condivisi dedicati a catturare conoscenze comuni, i restanti esperti instradati vengono liberati per specializzarsi ulteriormente nei rispettivi settori. Questa flessibilità consente al modello di adattarsi in modo più efficace a contesti e compiti diversi, portando a una migliore precisione nell'acquisizione della conoscenza e nella generazione di risposta [1] [2].In sintesi, l'isolamento degli esperti condivisi all'interno di Deepseekmoe promuove un'architettura più efficiente, specializzata ed equilibrata per la gestione di compiti linguistici complessi, migliorando in definitiva le prestazioni gestendo in modo efficace i costi computazionali.
Citazioni:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-iai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mixture-of-experts-moe-language-model-architecture-specifally-dighed-thowards -Tulto-esperto-specializzazione/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolution-iai-with-deepseekmoe-fine-grained-expert-ands-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/352222_1r94s59.pdf
[9] https://blog.premai.io/moe-part-two/
[10] http://arxiv.org/abs/2401.06066v1
[11] https://pub.towardsai.net/revolution-ai-with-deepseekmoe-fine-grened-expert-and-shared-expert- isolation-%EF%B8%8F-0B6e51155449?gi=87c6decbb5c7