DeepSeekMoe arhitektūra ievieš jaunu pieeju ekspertu specializācijas pārvaldīšanai ekspertu maisījumā (MOE) modeļos, izmantojot kopīgas ekspertu izolācijas koncepciju. Šī stratēģija piedāvā vairākas nozīmīgas priekšrocības:
Uzlabota parametru efektivitāte
Izolējot noteiktus ekspertus kā kopīgus ekspertus, kas vienmēr tiek aktivizēti, DeepSeekMoe uztver un konsolidē vispārējās zināšanas dažādos kontekstos. Tas samazina atlaišanu starp citiem maršrutētiem ekspertiem, izraisot parametru efektīvāku modeli. Katrs maršrutētais eksperts var koncentrēties uz atšķirīgiem zināšanu aspektiem, nepārklājoties ar kopīgajiem ekspertiem, uzlabojot vispārējo specializāciju un parametru lietošanas efektivitāti [1] [3].Atlaišanas mazināšana
Kopīgu ekspertu izolēšana palīdz mazināt atlaišanu, kas bieži rodas, kad vairāki maršrutēti eksperti mēģina iegūt līdzīgas zināšanas. Izmantojot speciālus kopīgus kompetences ekspertus, modelis var panākt racionalizētāku un efektīvāku kompetences sadalījumu starp atlikušajiem maršrutētajiem ekspertiem. Tas noved pie skaidrākas lomu un atbildības noteikšanas ekspertu vidū, nodrošinot, ka katrs ir vērsts uz savu specializēto teritoriju [2] [4].Uzlabota slodzes līdzsvarošana
DeepSeekMoe pievēršas iespējamai slodzes nelīdzsvarotībai, kas var rasties ar parastajām maršrutēšanas stratēģijām. Izmantojot ekspertu un ierīces līmeņa līdzsvara zaudēšanas mehānismus, arhitektūra nodrošina līdzsvarotu aprēķinu dažādās ierīcēs, samazinot sabrukuma un skaitļošanas sašaurinājumu risku. Šī līdzsvarotā pieeja veicina efektīvāku resursu izmantošanu gan apmācības, gan secinājumu fāzēs [1] [3].Augstāka ekspertu specializācija
Kopīgas ekspertu izolācijas kombinācija ar smalkgraudainu segmentēšanu ļauj sasniegt augstāku ekspertu specializāciju. Katrs eksperts var dziļāk iedziļināties savā īpašajā zināšanu jomā, vienlaikus paļaujoties uz kopīgiem ekspertiem, lai iegūtu pamatinformāciju. Šī divkāršā stratēģija ne tikai uzlabo katra eksperta spēju apgūt atšķirīgas zināšanas, bet arī uzlabo modeļa vispārējo sniegumu, ļaujot veikt precīzākas un niansētākas atbildes [2] [4].Elastība zināšanu apguvē
Ar kopīgiem ekspertiem, kas nodarbojas ar vispārējo zināšanu sagūstīšanu, atlikušie maršrutētie eksperti tiek atbrīvoti, lai turpinātu specializēties attiecīgajās jomās. Šī elastība ļauj modelim efektīvāk pielāgoties mainīgiem kontekstiem un uzdevumiem, kā rezultātā uzlabojas precizitāte zināšanu iegūšanā un reakcijas veidošanā [1] [2].Rezumējot, kopīga eksperta izolācija DeepSeekMoe ietvaros veicina efektīvāku, specializētāku un līdzsvarotu arhitektūru sarežģītu valodu uzdevumu veikšanai, galu galā uzlabojot veiktspēju, vienlaikus efektīvi pārvaldot skaitļošanas izmaksas.
Atsauces:. -UlTimate-Expert-Specialization/
.
[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
.