La arquitectura Deepseekmoe presenta un enfoque novedoso para administrar la especialización de expertos en los modelos de mezcla de expertos (MOE) a través del concepto de aislamiento experto compartido. Esta estrategia ofrece varios beneficios significativos:
Eficiencia de parámetros mejorados
Al aislar a ciertos expertos como expertos compartidos, que siempre se activan, Deepseekmoe captura y consolida el conocimiento común en varios contextos. Esto reduce la redundancia entre otros expertos enrutados, lo que lleva a un modelo más eficiente de parámetros. Cada experto enrutado puede centrarse en distintos aspectos del conocimiento sin superponerse con los expertos compartidos, mejorando la especialización general y la eficiencia en el uso de parámetros [1] [3].Mitigación de redundancia
El aislamiento de expertos compartidos ayuda a mitigar la redundancia que a menudo surge cuando múltiples expertos enrutados intentan adquirir un conocimiento similar. Con expertos compartidos dedicados para el conocimiento común, el modelo puede lograr una distribución de experiencia más simplificada y efectiva entre los expertos enrutados restantes. Esto lleva a una delineación más clara de roles y responsabilidades entre los expertos, asegurando que cada uno se centre en su área especializada [2] [4].Balanceado de carga mejorado
Deepseekmoe aborda los desequilibrios de carga potenciales que pueden ocurrir con estrategias de enrutamiento convencionales. Al emplear mecanismos de pérdida de equilibrio a nivel de expertos y de dispositivos, la arquitectura garantiza un cálculo equilibrado entre los dispositivos, reduciendo el riesgo de enrutar colapso y cuellos de botella computacionales. Este enfoque equilibrado contribuye a una utilización de recursos más eficiente durante las fases de entrenamiento e inferencia [1] [3].Especialización de expertos superiores
La combinación de aislamiento experto compartido con segmentación de grano fino permite un mayor nivel de especialización experta. Cada experto puede profundizar en su área específica de conocimiento mientras depende de expertos compartidos para obtener información fundamental. Esta estrategia dual no solo mejora la capacidad de cada experto para aprender un conocimiento distinto, sino que también mejora el rendimiento general del modelo al permitir respuestas más precisas y matizadas [2] [4].Flexibilidad en la adquisición de conocimiento
Con expertos compartidos dedicados a capturar el conocimiento común, los expertos enrutados restantes se liberan para especializarse aún más en sus respectivos dominios. Esta flexibilidad permite que el modelo se adapte de manera más efectiva a contextos y tareas variables, lo que lleva a una mayor precisión en la adquisición de conocimiento y la generación de respuesta [1] [2].En resumen, el aislamiento experto compartido dentro de Deepseekmoe fomenta una arquitectura más eficiente, especializada y equilibrada para manejar tareas lingüísticas complejas, mejorando en última instancia el rendimiento al tiempo que gestiona los costos computacionales de manera efectiva.
Citas:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative--mixture-of-experts moe-language-model-architecture-specificy diseñados a topos -multimate-Exexert-specialization/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revoluticizing-ai-with-deepseekmoe-fine-granado-expert-y-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-tart-two/
[10] http://arxiv.org/abs/2401.06066v1
[11] https://pub.towardsai.net/revolutionizing-ai-with-deepseekmoe-fine-grained-expert-and-shared-expert-isolation-%EF%B8%8F-0b6e51155449?gi=87c6decbb5c7