A DeepSeekmoe architektúra új megközelítést vezet be a szakértőkkel foglalkozó (MOE) modellekben a szakértői szakértői szakértelem kezelésére a megosztott szakértői elszigeteltség fogalmán keresztül. Ez a stratégia számos jelentős előnyt kínál:
Fokozott paraméter hatékonysága
Azáltal, hogy egyes szakértőket megosztott szakértőként elkülönítik, amelyek mindig aktiválódnak, a DeepSeekmoe különféle összefüggésekben rögzíti és konszolidálja a közismert ismereteket. Ez csökkenti a redundanciát a többi irányított szakértők között, ami paraméter-hatékonyabb modellt eredményez. Mindegyik irányított szakértő ezután a tudás különféle aspektusaira összpontosíthat, anélkül, hogy átfedésben lenne a megosztott szakértőkkel, javítva az általános specializációt és a hatékonyságot a paraméterek használatában [1] [3].A redundancia enyhítése
A megosztott szakértők elszigetelése segít enyhíteni a gyakran felmerülő elbocsátást, amikor a több irányított szakértő megpróbál hasonló ismereteket szerezni. A közismert dedikált megosztott szakértőkkel a modell elérheti a szakértelem ésszerűbb és hatékonyabb eloszlását a fennmaradó irányított szakértők körében. Ez a szakértők körében a szerepek és felelősségek világosabb meghatározásához vezet, biztosítva, hogy mindegyik a speciális területére összpontosítson [2] [4].Javított terheléselosztás
A DeepSeekmoe a hagyományos útválasztási stratégiákkal előforduló lehetséges terhelési egyensúlyhiányt kezel. Szakértői és eszközszintű egyensúlycsökkenési mechanizmusok alkalmazásával az architektúra biztosítja az eszközök közötti kiegyensúlyozott számításokat, csökkentve az útválasztás összeomlásának és a számítási szűk keresztmetszetek kockázatát. Ez a kiegyensúlyozott megközelítés hozzájárul az erőforrások hatékonyabb felhasználásához mind az edzés, mind a következtetési szakaszok során [1] [3].Magasabb szakértői specializáció
A megosztott szakértői elszigeteltség és a finom szemcsés szegmentálás kombinációja lehetővé teszi a szakértői specializáció magasabb szintjét. Minden szakértő mélyebben belemerülhet a tudás saját területére, miközben az alapvető információk megosztott szakértőire támaszkodik. Ez a kettős stratégia nemcsak javítja az egyes szakértők azon képességét, hogy megismerjék a megkülönböztetett ismereteket, hanem javítják a modell általános teljesítményét azáltal, hogy lehetővé teszik a pontosabb és árnyaltabb válaszokat [2] [4].Rugalmasság a tudás megszerzésében
A közös ismeretek megragadására elkötelezett megosztott szakértőkkel a fennmaradó szakértőket felszabadítják, hogy tovább szakosodjanak a saját területükre. Ez a rugalmasság lehetővé teszi a modell számára, hogy hatékonyabban alkalmazkodjon a különböző kontextusokhoz és feladatokhoz, ami jobb pontosságot eredményez a tudás megszerzésében és a válaszgenerációban [1] [2].Összefoglalva: a DepeekMoe -n belüli megosztott szakértői elszigeteltség elősegíti a hatékonyabb, specializáltabb és kiegyensúlyozottabb építészetet az összetett nyelvi feladatok kezelésére, végül javítva a teljesítményt, miközben hatékonyan kezelje a számítási költségeket.
Idézetek:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-reepseekmoe-an-innovative-k-k-kerts-moe-ganguage-model-architektúra-specifikusan megkülönböztetett szalagok -Multime-szakértő-specializáció/
[2] https://towardssai.net/p/artificial-intelligence/Revolutionizing-Ai-With-reepseekmoe-fine-Grain-Expert-and-shared-Expert-Solation-%EF%B8%8F
[3] https://arxiv.org/html/2401.06066v1
[4] https://arxiv.org/html/2405.04434v3
[5] https://aclantology.org/2024.acl-long.70.pdf
[6] https://openreview.net/forum?id=0wfmhokqx6
[7] https://aclantology.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.towardssai.net/revolutionizing-ai-with-deepseekmoe-fine-szemcél-- és megosztott-expert- isolation-%EF%B8%8F-0B6E5115449?GI=87C6DECBB5C7