Архітектура DeepSeekMoe представляє новий підхід до управління спеціалізацією експертів у моделях суміші-експертів (МОЕ) за допомогою концепції спільної ізоляції експертів. Ця стратегія пропонує кілька значних переваг:
підвищена ефективність параметрів
Виділяючи певних експертів як спільних експертів, які завжди активуються, DeepSeekMoe захоплює та консолідує загальні знання в різних контекстах. Це зменшує надмірність серед інших маршрутивних експертів, що призводить до більш ефективної параметри. Потім кожен експерт може зосередитись на різних аспектах знань, не перекриваючись спільними експертами, підвищуючи загальну спеціалізацію та ефективність використання параметрів [1] [3].Пом'якшення надмірності
Ізоляція спільних експертів допомагає пом'якшити надмірність, яка часто виникає, коли багаторазові експерти, що розбираються, намагаються здобути подібні знання. Завдяки виділеним спільним експертам для загальних знань, модель може досягти більш впорядкованого та ефективного розподілу досвіду серед решти експертів. Це призводить до більш чіткого розмежування ролей та обов'язків серед експертів, гарантуючи, що кожен з них зосереджений на спеціалізованій області [2] [4].Покращене балансування навантаження
DeepSeekMoe стосується потенційних дисбалансів навантаження, які можуть виникати за допомогою звичайних стратегій маршрутизації. Використовуючи механізми втрати балансу на рівні експертів та пристроїв, архітектура забезпечує збалансоване обчислення на пристроях, зменшуючи ризик руйнування маршрутизації та обчислювальних вузьких місць. Цей збалансований підхід сприяє більш ефективному використанню ресурсів як під час тренувань, так і виводів [1] [3].вищої спеціалізації експертів
Поєднання спільної ізоляції експерта з дрібнозернистою сегментацією дозволяє досягти більш високого рівня експертної спеціалізації. Кожен експерт може заглибитися в свою конкретну сферу знань, покладаючись на спільні експерти з фундаментальної інформації. Ця подвійна стратегія не тільки підвищує здатність кожного експерта вивчати чіткі знання, але й покращує загальну ефективність моделі, дозволяючи більш точні та нюансовані відповіді [2] [4].Гнучкість у здобуванні знань
З спільними експертами, присвяченими захопленню загальних знань, решта експертів з маршрутизації звільняються для подальшого спеціалізації у відповідних областях. Ця гнучкість дозволяє моделі більш ефективно адаптуватися до різних контекстів та завдань, що призводить до підвищення точності у здобуванні знань та генерації відповідей [1] [2].Підсумовуючи, спільна ізоляція експертів у DeepSeekmoe сприяє більш ефективній, спеціалізованій та збалансованій архітектурі для обробки складних мовних завдань, в кінцевому рахунку підвищення продуктивності при ефективному управлінні обчислювальними витратами.
Цитати:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-inovative-mixture-of-experts-moe-language-model-architecture-scify-designed-towards -Налітувати-Експерт-спеціалізацію/
[2] https://towardai.net/p/artificial-intelligence/revolutionalizing-ai-with-deepseekmoe-fine-grained-expert-and-ardate-expert-isolation-%EF%B8F
[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
[.