Arhitektura Deepseekmoe uvaja nov pristop k upravljanju strokovne specializacije pri modelih mešanic eksperit (MOE) s konceptom skupne izolacije. Ta strategija ponuja več pomembnih prednosti:
Izboljšana učinkovitost parametrov
Z izolacijo nekaterih strokovnjakov kot skupnih strokovnjakov, ki so vedno aktivirani, Deepseekmoe zajema in združuje splošno znanje v različnih okoliščinah. To zmanjšuje odpuščanje med drugimi usmerjenimi strokovnjaki, kar vodi do bolj učinkovitega parametrov. Vsak usmerjeni strokovnjak se lahko nato osredotoči na različne vidike znanja, ne da bi se prekrivali s skupnimi strokovnjaki, kar izboljša splošno specializacijo in učinkovitost pri uporabi parametrov [1] [3].Ublažitev odpuščanja
Izolacija skupnih strokovnjakov pomaga ublažiti odpuščanje, ki se pogosto pojavi, ko več usmerjenih strokovnjakov poskuša pridobiti podobno znanje. Z namenskimi skupnimi strokovnjaki za splošno znanje lahko model doseže bolj racionalizirano in učinkovito distribucijo strokovnega znanja med preostalimi strokovnjaki. To vodi k jasnejši razmejitvi vlog in odgovornosti med strokovnjaki, s čimer zagotavlja, da je vsak osredotočen na njegovo specializirano območje [2] [4].Izboljšano uravnoteženje obremenitve
Deepseekmoe obravnava morebitna neravnovesja obremenitve, ki se lahko pojavijo pri običajnih strategijah usmerjanja. Z uporabo mehanizmov za izgubo ravnovesja na ravni in na ravni naprave arhitektura zagotavlja uravnoteženo izračun po napravah, kar zmanjšuje tveganje za propad usmerjanja in računsko ozko grlo. Ta uravnotežen pristop prispeva k učinkovitejši uporabi virov v fazah usposabljanja in sklepanja [1] [3].Višja strokovna specializacija
Kombinacija skupne izolacije strokovnjakov s finozrnato segmentacijo omogoča višjo stopnjo strokovne specializacije. Vsak strokovnjak se lahko poglobi v svoje posebno področje znanja, hkrati pa se zanaša na skupne strokovnjake za temeljne informacije. Ta dvojna strategija ne samo povečuje sposobnost vsakega strokovnjaka, da se nauči izrazitega znanja, ampak tudi izboljšuje celotno uspešnost modela, saj omogoča natančnejši in niansirani odzivi [2] [4].Prilagodljivost pri pridobivanju znanja
S skupnimi strokovnjaki, namenjenimi zajemanju splošnega znanja, se preostali usmerjeni strokovnjaki sprostijo, da se še bolj specializirajo za svoje domene. Ta prilagodljivost omogoča modelu, da se učinkoviteje prilagodi različnim kontekstom in nalogam, kar vodi k izboljšanju natančnosti pri pridobivanju znanja in ustvarjanju odziva [1] [2].Če povzamemo, skupna izolacija strokovnjaka v Deepseekmoeju spodbuja učinkovitejšo, specializirano in uravnoteženo arhitekturo za ravnanje z zapletenimi jezikovnimi nalogami, kar na koncu poveča uspešnost in hkrati učinkovito upravlja računske stroške.
Navedbe:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-reepseekmoe-an-in-in-in-mismission-of-experts-moe-Language-model-architekture-specialno postavljene -Ultimate-Expert-specializacija/
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolution-ai-with-dieekseekmoe-fine-zrn-expert-and-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-part-two/
[10] http://arxiv.org/abs/2401.06066V1
[11] https://pub.towardsai.net/revolution-ai-with-deepseekmoe-fine-zrn-expert-expert-expert-expert-Isolation-%EF%B8%8f-0b6e5155449?gi=87c6Decbb5c7