Architektura DeepseekMoe wprowadza nowe podejście do zarządzania specjalizacją ekspertów w modelach mieszanki ekranów (MOE) poprzez koncepcję wspólnej izolacji ekspertów. Ta strategia oferuje kilka znaczących korzyści:
Ulepszona wydajność parametrów
Izolując niektórych ekspertów jako wspólnych ekspertów, którzy są zawsze aktywowane, Deepseekmoe przechwytuje i konsoliduje powszechną wiedzę w różnych kontekstach. Zmniejsza to redundancję wśród innych ekspertów, co prowadzi do bardziej wydajnego parametru modelu. Każdy ekspert od kierunku może skupić się na różnych aspektach wiedzy bez nakładania się na wspólnych ekspertów, zwiększając ogólną specjalizację i wydajność użycia parametrów [1] [3].łagodzenie redundancji
Izolacja wspólnych ekspertów pomaga złagodzić redundancję, która często pojawia się, gdy wielu ekspertów rozróżnionych próbuje zdobyć podobną wiedzę. Dzięki oddanym wspólnym ekspertom powszechnej wiedzy model może osiągnąć bardziej usprawniony i skuteczny dystrybucja wiedzy specjalistycznej wśród pozostałych ekspertów. Prowadzi to do wyraźniejszego wyznaczenia ról i obowiązków wśród ekspertów, zapewniając, że każdy z nich koncentruje się na jego wyspecjalizowanym obszarze [2] [4].Ulepszone równoważenie obciążenia
Deepseekmoe dotyczy potencjalnych nierównowagi obciążenia, które mogą wystąpić w przypadku konwencjonalnych strategii routingu. Stosując mechanizmy utraty bilansu na poziomie ekspertów i urządzeń, architektura zapewnia zrównoważone obliczenia na wszystkich urządzeniach, zmniejszając ryzyko zawalenia się routingu i obliczeniowych wąskich gardeł. To zrównoważone podejście przyczynia się do bardziej wydajnego wykorzystania zasobów zarówno podczas faz szkolenia, jak i wnioskowania [1] [3].Wyższa specjalizacja ekspertów
Połączenie wspólnej izolacji eksperckiej z drobnoziarnistą segmentacją pozwala na wyższy poziom specjalizacji ekspertów. Każdy ekspert może zagłębić się w swój konkretny obszar wiedzy, opierając się na wspólnych ekspertach w zakresie podstawowych informacji. Ta podwójna strategia nie tylko zwiększa zdolność każdego eksperta do nauki odrębnej wiedzy, ale także poprawia ogólną wydajność modelu, umożliwiając dokładniejsze i dopracowane odpowiedzi [2] [4].Elastyczność w pozyskiwaniu wiedzy
Dzięki wspólnym ekspertom zajmującym się wychwytywaniem powszechnej wiedzy pozostali eksperci kierują się, aby specjalizować się dalej w swoich domenach. Ta elastyczność umożliwia modelu bardziej skuteczne dostosowanie się do różnych kontekstów i zadań, co prowadzi do poprawy dokładności pozyskiwania wiedzy i generowania odpowiedzi [1] [2].Podsumowując, wspólna izolacja ekspertów w Deepseekmoe wspiera bardziej wydajną, wyspecjalizowaną i zrównoważoną architekturę do obsługi złożonych zadań językowych, ostatecznie zwiększając wydajność, jednocześnie skutecznie zarządzając kosztami obliczeniowymi.
Cytaty:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mix--of-experts-moe-language-model-architecture-specififical-designed-towards -Lyate-Expert Specializacja/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolutioning-ai-with-deepseekmoe-fine-glained-expert-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/revolutioning-ai-with-deepseekmoe-fine-glained-expert-shared-expert-isolation -%ef%B8%8F-0B6E511554449?gi=87c6decbb5c7