A arquitetura Deepseekmoe apresenta uma nova abordagem para gerenciar modelos de especialização de especialistas em modelos de mistura de especialistas (MOE) através do conceito de isolamento de especialistas compartilhados. Esta estratégia oferece vários benefícios significativos:
Eficiência de parâmetro aprimorada
Ao isolar certos especialistas como especialistas compartilhados, que são sempre ativados, a Deepseekmoe captura e consolida o conhecimento comum em vários contextos. Isso reduz a redundância entre outros especialistas roteados, levando a um modelo mais eficiente em parâmetro. Cada especialista roteado pode então se concentrar em aspectos distintos do conhecimento sem se sobrepor aos especialistas compartilhados, aumentando a especialização e a eficiência gerais no uso de parâmetros [1] [3].Mitigação de redundância
O isolamento de especialistas compartilhados ajuda a mitigar a redundância que geralmente surge quando vários especialistas roteados tentam adquirir conhecimentos semelhantes. Com especialistas compartilhados dedicados para conhecimento comum, o modelo pode obter uma distribuição mais simplificada e eficaz da experiência entre os restantes especialistas roteados. Isso leva a um delineamento mais claro de papéis e responsabilidades entre os especialistas, garantindo que cada um esteja focado em sua área especializada [2] [4].Balanceamento de carga aprimorado
Deepseekmoe aborda os desequilíbrios potenciais de carga que podem ocorrer com estratégias de roteamento convencionais. Ao empregar mecanismos de perda de equilíbrio de especialistas e dispositivos, a arquitetura garante a computação equilibrada entre os dispositivos, reduzindo o risco de rotear colapso e gargalos computacionais. Essa abordagem equilibrada contribui para a utilização de recursos mais eficiente durante as fases de treinamento e inferência [1] [3].Especialização de especialistas superior
A combinação de isolamento de especialista compartilhado com segmentação de granulação fina permite um nível mais alto de especialização especializada. Cada especialista pode aprofundar -se em sua área específica de conhecimento, enquanto confia em especialistas compartilhados para obter informações fundamentais. Essa estratégia dupla não apenas aprimora a capacidade de cada especialista em aprender conhecimento distinto, mas também melhora o desempenho geral do modelo, permitindo respostas mais precisas e diferenciadas [2] [4].flexibilidade na aquisição de conhecimento
Com especialistas compartilhados dedicados à captura de conhecimento comum, os restantes especialistas roteados são liberados para se especializar ainda mais em seus respectivos domínios. Essa flexibilidade permite que o modelo se adapte de maneira mais eficaz a contextos e tarefas variados, levando a uma maior precisão na aquisição do conhecimento e na geração de respostas [1] [2].Em resumo, o isolamento de especialistas compartilhados na Deepseekmoe promove uma arquitetura mais eficiente, especializada e equilibrada para lidar com tarefas complexas de linguagem, aumentando o desempenho e, finalmente, gerenciando os custos computacionais de maneira eficaz.
Citações:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mixture-of-experts-moe-language-model-architecture-specificly-Designed-Towards -ULTIMATIME-EXPERT Especialização/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolutionizing-ai-with-deepseekmoe-fine-gread-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-graded-expert-and-shared-expert-isolation-%ef%b8%8f-0b6e51155449?gi=87c6decbb5c7