Архитектура DeepSeekmoe представляет новый подход к управлению специализацией экспертов в моделях смеси экспертов (MOE) посредством концепции общей экспертной изоляции. Эта стратегия предлагает несколько значительных преимуществ:
повышенная эффективность параметров
Изоляция некоторых экспертов в качестве общих экспертов, которые всегда активируются, DeepSeekmoe захватывает и объединяет общие знания в различных контекстах. Это снижает избыточность среди других маршрутизированных экспертов, что приводит к более эффективной модели. Затем каждый маршрутизированный эксперт может сосредоточиться на различных аспектах знаний, не перекрывая общих экспертов, повышая общую специализацию и эффективность использования параметров [1] [3].смягчение избыточности
Выделение общих экспертов помогает смягчить избыточность, которая часто возникает, когда несколько направленных экспертов пытаются получить аналогичные знания. С специальными общими экспертами для общего знания модель может достичь более оптимизированного и эффективного распространения опыта среди оставшихся маршрутизированных экспертов. Это приводит к более четкому разграничению ролей и обязанностей среди экспертов, гарантируя, что каждый из них сосредоточен на своей специализированной области [2] [4].улучшенная балансировка нагрузки
DeepSeekmoe рассматривает потенциальную нагрузку, которые могут возникнуть с обычными стратегиями маршрутизации. Используя механизмы потери баланса на уровне эксперта и устройства, архитектура обеспечивает сбалансированные вычисления между устройствами, снижая риск обрушения маршрутизации и вычислительных узких мест. Этот сбалансированный подход способствует более эффективному использованию ресурсов как на этапах обучения, так и на этапах вывода [1] [3].Высшая специализация экспертов
Комбинация общей экспертной изоляции с мелкозернистой сегментацией обеспечивает более высокий уровень специализации экспертов. Каждый эксперт может углубиться в свою конкретную область знаний, полагаясь на общих экспертов для основополагающей информации. Эта двойная стратегия не только повышает способность каждого эксперта изучать различные знания, но и улучшает общую производительность модели, позволяя получить более точные и нюансированные ответы [2] [4].Гибкость в приобретении знаний
С общими экспертами, занимающимися захватом общих знаний, оставшиеся маршрутируемые эксперты освобождаются для дальнейшего специализации в своих областях. Эта гибкость позволяет модели более эффективно адаптироваться к различным контекстам и задачам, что приводит к повышению точности приобретения знаний и генерации реагирования [1] [2].Таким образом, общая экспертная изоляция в Deepseekmoe способствует более эффективной, специализированной и сбалансированной архитектуре для выполнения сложных языковых задач, в конечном итоге повышая производительность при выполнении вычислительных затрат.
Цитаты:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-propose-deepseekmoe-an-innovative-f-of-experts-moe-language-model-architecture-специфически определяется -Поллект-эксперта-спецификация/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolition-iai-with-deepseekmoe-fine-crired-expert-and share-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/revolition-iai-with-deepseekmoe-fine-rained-expert-and share-expert-isolation-%EF%b8%8f-0b6e51155449?gi=87c6decbb5c7