Arhitectura Deepseekmoe introduce o abordare inedită pentru gestionarea specializării experților în modelele de amestec de experți (MOE) prin conceptul de izolare a experților partajați. Această strategie oferă mai multe avantaje semnificative:
Eficiență îmbunătățită a parametrilor
Prin izolarea anumitor experți ca experți partajați, care sunt întotdeauna activați, Deepseekmoe surprinde și consolidează cunoștințele comune în diferite contexte. Acest lucru reduce redundanța printre alți experți rutați, ceea ce duce la un model mai eficient de parametri. Fiecare expert rutat se poate concentra apoi pe aspecte distincte ale cunoștințelor, fără a se suprapune cu experții partajați, îmbunătățind specializarea generală și eficiența în utilizarea parametrilor [1] [3].atenuarea redundanței
Izolarea experților partajați ajută la atenuarea redundanței care apare adesea atunci când mai mulți experți rutați încearcă să dobândească cunoștințe similare. Cu experți partajați dedicați pentru cunoștințe comune, modelul poate obține o distribuție mai eficient și mai eficientă a expertizei între experții rămași. Acest lucru duce la o delimitare mai clară a rolurilor și responsabilităților în rândul experților, asigurându -se că fiecare este concentrat pe zona sa specializată [2] [4].Echilibrarea îmbunătățită a sarcinii
Deepseekmoe abordează dezechilibrele potențiale de încărcare care pot apărea cu strategii de rutare convenționale. Prin utilizarea unor mecanisme de pierdere a echilibrului la nivel de experți și dispozitiv, arhitectura asigură un calcul echilibrat pe dispozitive, reducând riscul de a se prăbuși și blocaje de calcul. Această abordare echilibrată contribuie la utilizarea mai eficientă a resurselor în timpul fazelor de instruire și inferență [1] [3].Specializare mai mare a experților
Combinația de izolare comună a experților cu segmentarea cu granulație fină permite un nivel mai ridicat de specializare a experților. Fiecare expert se poate aprofunda în domeniul său specific de cunoștințe, bazându -se în același timp pe experți partajați pentru informații fundamentale. Această strategie dublă nu numai că îmbunătățește capacitatea fiecărui expert de a învăța cunoștințe distincte, dar și îmbunătățește performanța generală a modelului, permițând răspunsuri mai precise și nuanțate [2] [4].Flexibilitatea în achiziția cunoștințelor
Cu experți partajați dedicați captării cunoștințelor comune, experții rămași sunt eliberați pentru a se specializa în continuare în domeniile respective. Această flexibilitate permite modelului să se adapteze mai eficient la diferite contexte și sarcini, ceea ce duce la o precizie îmbunătățită în achiziția de cunoștințe și generarea de răspuns [1] [2].În rezumat, izolarea partajată a experților în cadrul Deepseekmoe favorizează o arhitectură mai eficientă, mai specializată și echilibrată pentru gestionarea sarcinilor de limbaj complexe, sporind în cele din urmă performanța în timp ce gestionează costurile de calcul în mod eficient.
Citări:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mexure-of-experts-moe-limbage-model-arhitecture-s-a-desemnat-tuns -Utime-expert-specializare/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolutioning-ai-with-deepseekmoe-fine-grained-expert-and-hared-expert-isolation-%EF%B8%8f
[3] https://arxiv.org/html/2401.06066v1
[4] https://arxiv.org/html/2405.04434v3
[5] https://aclantology.org/2024.acl-long.70.pdf
[6] https://openreview.net/forum?id=0wfmhokqx6
[7] https://aclantology.org/2024.acl-long.70/
[8] https://icml.cc/media/icml-2024/slides/35222_1r94s59.pdf
[9] https://blog.premas.io/moe-part-two/
[10] http://arxiv.org/abs/2401.06066v1
[11] https://pub.towardsai.net/revolutioning-ai-with-deepseekmoe-fine-grained-expert-and-shared-expert-isolation-%EF%B8%8F-0B6E51155449?gi=87c6decbb5c7
Cei