สถาปัตยกรรม DeepSeekMoe แนะนำวิธีการใหม่ในการจัดการความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านของผู้เชี่ยวชาญในแบบจำลองการผสมผสานของ Experts (MOE) ผ่านแนวคิดของการแยกผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกัน กลยุทธ์นี้มีประโยชน์มากมาย:
ประสิทธิภาพของพารามิเตอร์ที่เพิ่มขึ้น
โดยการแยกผู้เชี่ยวชาญบางคนเป็นผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันซึ่งเปิดใช้งานอยู่เสมอการจับภาพลึกและรวบรวมความรู้ทั่วไปในบริบทที่หลากหลาย สิ่งนี้จะช่วยลดความซ้ำซ้อนของผู้เชี่ยวชาญที่กำหนดเส้นทางอื่น ๆ ซึ่งนำไปสู่โมเดลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญที่ถูกกำหนดเส้นทางแต่ละคนสามารถมุ่งเน้นไปที่แง่มุมที่แตกต่างของความรู้โดยไม่ซ้อนทับกับผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันเพิ่มความเชี่ยวชาญโดยรวมและประสิทธิภาพในการใช้พารามิเตอร์ [1] [3]ลดความซ้ำซ้อน
การแยกผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันช่วยลดความซ้ำซ้อนที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งเมื่อผู้เชี่ยวชาญหลายคนพยายามที่จะได้รับความรู้ที่คล้ายกัน ด้วยผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันโดยเฉพาะสำหรับความรู้ทั่วไปแบบจำลองสามารถบรรลุการกระจายความเชี่ยวชาญที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในหมู่ผู้เชี่ยวชาญที่มีการกำหนดเส้นทางที่เหลืออยู่ สิ่งนี้นำไปสู่การอธิบายบทบาทและความรับผิดชอบที่ชัดเจนขึ้นในหมู่ผู้เชี่ยวชาญเพื่อให้มั่นใจว่าแต่ละคนมุ่งเน้นไปที่พื้นที่เฉพาะ [2] [4]ปรับปรุงสมดุลโหลด
DeepSeekMoe กล่าวถึงความไม่สมดุลของภาระที่อาจเกิดขึ้นได้กับกลยุทธ์การกำหนดเส้นทางทั่วไป ด้วยการใช้กลไกการสูญเสียความสมดุลของผู้เชี่ยวชาญและระดับอุปกรณ์สถาปัตยกรรมทำให้มั่นใจได้ว่าการคำนวณที่สมดุลระหว่างอุปกรณ์ลดความเสี่ยงของการล่มสลายและคอขวดคำนวณ วิธีการที่สมดุลนี้มีส่วนช่วยในการใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในระหว่างการฝึกอบรมและขั้นตอนการอนุมาน [1] [3]ความเชี่ยวชาญของผู้เชี่ยวชาญที่สูงขึ้น
การรวมกันของการแยกผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันกับการแบ่งส่วนที่ละเอียดทำให้สามารถใช้ความเชี่ยวชาญในระดับผู้เชี่ยวชาญในระดับที่สูงขึ้น ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนสามารถเจาะลึกลงไปในพื้นที่เฉพาะของความรู้ในขณะที่พึ่งพาผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันสำหรับข้อมูลพื้นฐาน กลยุทธ์คู่นี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มความสามารถของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนในการเรียนรู้ความรู้ที่แตกต่าง แต่ยังปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดลโดยอนุญาตให้ตอบสนองที่แม่นยำและเหมาะสมยิ่งขึ้น [2] [4]ความยืดหยุ่นในการได้มาซึ่งความรู้
ด้วยผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันที่ทุ่มเทให้กับการจับความรู้ทั่วไปผู้เชี่ยวชาญที่ถูกกำหนดเส้นทางที่เหลือจะได้รับการปลดปล่อยให้มีความเชี่ยวชาญต่อไปในโดเมนของตน ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถปรับตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นกับบริบทและงานที่แตกต่างกันซึ่งนำไปสู่การปรับปรุงความแม่นยำในการได้รับความรู้และการสร้างการตอบสนอง [1] [2]โดยสรุปการแยกผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ร่วมกันภายใน DeepseekMoe ส่งเสริมสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพพิเศษและมีความสมดุลมากขึ้นสำหรับการจัดการงานภาษาที่ซับซ้อนในที่สุดก็เพิ่มประสิทธิภาพในขณะที่การจัดการต้นทุนการคำนวณอย่างมีประสิทธิภาพ
การอ้างอิง:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mixture-of-experts-moe-language-model-architecture -การใช้งานที่มีความเชี่ยวชาญด้านการใช้
[2] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/revolutionizing-ai-with-deepseekmoe-fine-grained-expert- และ shared-expert-isolation-%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/revolutionizing-ai-with-deepseekmoe-fine-grained-expert- และ shared-expert-isolation-%EF%B8%8F-0B6E511549