Kiến trúc Deepseekmoe giới thiệu một cách tiếp cận mới để quản lý chuyên môn hóa chuyên gia trong các mô hình hỗn hợp (MOE) thông qua khái niệm cô lập chuyên gia chia sẻ. Chiến lược này mang lại một số lợi ích đáng kể:
Hiệu quả tham số nâng cao
Bằng cách cô lập một số chuyên gia như các chuyên gia chia sẻ, luôn được kích hoạt, Deepseekmoe nắm bắt và củng cố kiến thức chung trên các bối cảnh khác nhau. Điều này làm giảm sự dư thừa giữa các chuyên gia được định tuyến khác, dẫn đến một mô hình hiệu quả tham số hơn. Mỗi chuyên gia được định tuyến sau đó có thể tập trung vào các khía cạnh khác nhau của kiến thức mà không chồng chéo với các chuyên gia được chia sẻ, tăng cường chuyên môn hóa và hiệu quả tổng thể trong việc sử dụng tham số [1] [3].giảm thiểu sự dư thừa
Sự cô lập của các chuyên gia được chia sẻ giúp giảm thiểu sự dư thừa thường phát sinh khi nhiều chuyên gia định tuyến cố gắng có được kiến thức tương tự. Với các chuyên gia chia sẻ chuyên dụng cho kiến thức chung, mô hình có thể đạt được sự phân phối chuyên môn hợp lý và hiệu quả hơn trong số các chuyên gia được định tuyến còn lại. Điều này dẫn đến sự phân định rõ ràng hơn về vai trò và trách nhiệm giữa các chuyên gia, đảm bảo rằng mỗi người đều tập trung vào khu vực chuyên biệt của mình [2] [4].Cải thiện cân bằng tải
Deepseekmoe giải quyết sự mất cân bằng tải tiềm năng có thể xảy ra với các chiến lược định tuyến thông thường. Bằng cách sử dụng các cơ chế mất cân bằng cấp độ chuyên gia và thiết bị, kiến trúc đảm bảo tính toán cân bằng trên các thiết bị, giảm nguy cơ sụp đổ định tuyến và tắc nghẽn tính toán. Cách tiếp cận cân bằng này góp phần sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn trong cả hai giai đoạn đào tạo và suy luận [1] [3].Chuyên gia chuyên môn cao hơn
Sự kết hợp của sự cô lập chuyên gia chia sẻ với phân đoạn hạt mịn cho phép mức độ chuyên môn hóa cao hơn. Mỗi chuyên gia có thể đi sâu hơn vào lĩnh vực kiến thức cụ thể của mình trong khi dựa vào các chuyên gia chia sẻ về thông tin nền tảng. Chiến lược kép này không chỉ tăng cường khả năng của mỗi chuyên gia để học kiến thức riêng biệt mà còn cải thiện hiệu suất tổng thể của mô hình bằng cách cho phép các phản ứng chính xác và sắc thái hơn [2] [4].Tính linh hoạt trong việc thu nhận kiến thức
Với các chuyên gia được chia sẻ dành riêng để nắm bắt kiến thức chung, các chuyên gia được định tuyến còn lại được giải phóng để chuyên sâu hơn vào các lĩnh vực tương ứng của họ. Tính linh hoạt này cho phép mô hình thích ứng hiệu quả hơn với các bối cảnh và nhiệm vụ khác nhau, dẫn đến độ chính xác được cải thiện trong việc thu nhận kiến thức và tạo phản hồi [1] [2].Tóm lại, sự cô lập của chuyên gia chia sẻ trong Deepseekmoe thúc đẩy kiến trúc hiệu quả, chuyên môn và cân bằng hơn để xử lý các nhiệm vụ ngôn ngữ phức tạp, cuối cùng tăng cường hiệu suất trong khi quản lý chi phí tính toán một cách hiệu quả.
Trích dẫn:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mixture-of-experts-moe-language-model-architecture-specifically-designed-towards -
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolutionizing-ai-with-deepseekmoe-fine-grained-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)
|@.