Architektúra Deepseekmoe predstavuje nový prístup k riadeniu odbornej špecializácie v modeloch zmesi expertov (MOE) prostredníctvom konceptu zdieľanej odbornej izolácie. Táto stratégia ponúka niekoľko významných výhod:
Vylepšená účinnosť parametrov
Izolovaním určitých odborníkov ako zdieľaných odborníkov, ktorí sú vždy aktivovaní, zachytáva Deepseekmoe a konsoliduje spoločné znalosti v rôznych kontextoch. To znižuje redundanciu medzi ostatnými smerovanými odborníkmi, čo vedie k parametru efektívnejšiemu modelu. Každý smerovaný odborník sa potom môže zamerať na zreteľné aspekty vedomostí bez toho, aby sa prekrýval so zdieľanými odborníkmi, čím sa zvýši celková špecializácia a účinnosť využívania parametrov [1] [3].Zmiernenie redundancie
Izolácia zdieľaných odborníkov pomáha zmierňovať redundanciu, ktorá sa často vyskytuje, keď sa viacero smerovaných odborníkov pokúsi získať podobné znalosti. Vďaka špecializovaným zdieľaným odborníkom pre spoločné znalosti môže model dosiahnuť zefektívnejšie a efektívnejšie rozdelenie odborných znalostí medzi zostávajúcimi smerovanými odborníkmi. To vedie k jasnejšiemu vymedzeniu úloh a zodpovedností medzi odborníkmi, čím sa zabezpečuje, že každá z nich je zameraná na jej špecializovanú oblasť [2] [4].Vylepšené vyváženie záťaže
Deepseekmoe sa zaoberá potenciálnymi nerovnováhami zaťaženia, ktoré sa môžu vyskytnúť pri konvenčných stratégiách smerovania. Použitím mechanizmov straty rovnováhy na úrovni expertov a zariadení a architektúra zaisťuje vyvážené výpočty medzi zariadeniami, čím sa znižuje riziko smerovania kolapsu a výpočtových prekážok. Tento vyvážený prístup prispieva k efektívnejšiemu využívaniu zdrojov počas fáz tréningu aj inferencie [1] [3].Vyššia odborná špecializácia
Kombinácia izolácie zdieľaných odborníkov s jemnozrnnou segmentáciou umožňuje vyššiu úroveň odbornej špecializácie. Každý odborník sa môže ponoriť hlbšie do svojej špecifickej oblasti vedomostí a zároveň sa spoliehať na zdieľaných odborníkov na základné informácie. Táto duálna stratégia nielen zvyšuje schopnosť každého odborníka učiť sa odlišné znalosti, ale tiež zlepšuje celkový výkon modelu tým, že umožňuje presnejšie a podrobnejšie reakcie [2] [4].Flexibilita pri získavaní vedomostí
So zdieľanými odborníkmi, ktorí sa venujú zachytávaniu spoločných znalostí, sú zostávajúci smerovaní odborníci prepustení, aby sa špecializovali ďalej na ich príslušné domény. Táto flexibilita umožňuje modelu efektívnejšie prispôsobiť sa rôznym kontextom a úlohám, čo vedie k zlepšeniu presnosti získavania znalostí a tvorbe reakcií [1] [2].Stručne povedané, zdieľaná odborná izolácia v rámci spoločnosti Deepseekmoe podporuje efektívnejšiu, špecializovanejšiu a vyváženejšiu architektúru na riešenie zložitých jazykových úloh, čo v konečnom dôsledku zvyšuje výkon a zároveň efektívne riadenie výpočtových nákladov.
Citácie:Https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-inovative-mixture-of-experts-experts-moe-wanguage-model-architurce-designed-towards -Ultima-expert-špecializácia/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolutionaling-ai-with-deepseekmoe-fine-cinuined-expert-and-shared-expert-isolation-%EF%B8%8F%8F%8F% 8F%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/revolutionaling-ai-with-deepseekmoe-fine-cinuined-expert-and-shared-expert-isolation-%EF%B8%8F-0B6E5555449?gi=87c6decbb5c7