„Deepseekmoe“ architektūra pristato naują požiūrį į ekspertų specializacijos valdymą Ekspertų mišinio (MOE) modeliuose per bendros ekspertų izoliacijos koncepciją. Ši strategija siūlo keletą reikšmingų privalumų:
Patobulintas parametrų efektyvumas
Izoliuodami tam tikrus ekspertus kaip bendrus ekspertus, kurie visada aktyvuoti, „Deepseekmoe“ fiksuoja ir konsoliduoja bendrąsias žinias įvairiuose kontekstuose. Tai sumažina atleidimą tarp kitų nukreiptų ekspertų, todėl atsiranda efektyvesnis parametrų modelis. Tada kiekvienas nukreiptas ekspertas gali sutelkti dėmesį į atskirus žinių aspektus, nepersidengdamas su bendraisiais ekspertais, pagerindamas bendrą specializaciją ir parametrų naudojimo efektyvumą [1] [3].atleidimo iš darbo sušvelninimas
Dalinių ekspertų izoliacija padeda sušvelninti atleidimą iš darbo, kuris dažnai atsiranda, kai keli nukreipti ekspertai bando įgyti panašių žinių. Su atsidavusiais bendrų žinių ekspertais, modelis gali pasiekti racionalesnį ir efektyvesnį kompetencijos paskirstymą likusiems nukreipti ekspertai. Tai lemia aiškesnį ekspertų vaidmenų ir pareigų apibrėžimą, užtikrinant, kad kiekvienas iš jų būtų sutelktas į savo specializuotą sritį [2] [4].patobulintas apkrovos balansavimas
„Deepseekmoe“ nagrinėja galimą apkrovos disbalansą, kuris gali atsirasti naudojant įprastas maršruto parinkimo strategijas. Naudojant ekspertų ir įrenginio lygio balanso praradimo mechanizmus, architektūra užtikrina subalansuotą skaičiavimą per prietaisus, sumažinant maršruto griūties ir skaičiavimo kliūčių riziką. Šis subalansuotas požiūris prisideda prie efektyvesnio išteklių panaudojimo tiek mokymo, tiek išvadų etapuose [1] [3].Aukštesnės ekspertų specializacija
Bendros ekspertų izoliacijos derinys su smulkiagrūdžiu segmentavimu leidžia aukštesnio lygio ekspertų specializacijai. Kiekvienas ekspertas gali gilintis į savo specifinę žinių sritį, tuo pačiu pasikliaudamas bendraisiais ekspertais, kad gautų pagrindinę informaciją. Ši dviguba strategija ne tik pagerina kiekvieno eksperto galimybes išmokti atskirų žinių, bet ir pagerina bendrą modelio rezultatą, leisdama pateikti tikslesnius ir niuansuotesnius atsakymus [2] [4].žinių įgijimo lankstumas
Bendri ekspertai, skirti fiksuoti bendras žinias, likę nukreipti ekspertai yra išlaisvinti, kad galėtų toliau specializuotis savo srityse. Šis lankstumas leidžia modeliui efektyviau pritaikyti įvairius kontekstus ir užduotis, todėl pagerina žinių įgijimo ir reagavimo generavimo tikslumą [1] [2].Apibendrinant galima pasakyti, kad bendra ekspertų izoliacija „Deepseekmoe“ skatina efektyvesnę, specializuotą ir subalansuotą sudėtingų kalbos užduočių tvarkymo architektūrą, galiausiai padidinant našumą, tuo pačiu efektyviai tvarkant skaičiavimo išlaidas.
Citatos:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-aninovative-Mixture-of-Experts-Moe-Language-Model-Architektūra-specialiai suprojektuotos-duonos -gulmate-expert-specializacija/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolutionizing-ai-with-deepseekmoe-fine-gralled-expert-andhared-expert-izolation-%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-graled-expert-and-hared-expert-izolation-%ef%B8%8F-0B6e51155555549?gi=87C6DecBB5C7