Deepseekmoe mimarisi, paylaşılan uzman izolasyonu kavramı aracılığıyla Expperts karışımında (MOE) modellerde uzman uzmanlaşmasını yönetmeye yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Bu strateji birkaç önemli fayda sağlar:
Geliştirilmiş parametre verimliliği
Bazı uzmanları her zaman aktive edilen paylaşılan uzmanlar olarak izole ederek, Deepseekmoe çeşitli bağlamlarda ortak bilgileri yakalar ve birleştirir. Bu, diğer yönlendirilmiş uzmanlar arasında fazlalığı azaltarak daha parametre tasarruflu bir modele yol açar. Daha sonra her yönlendirilmiş uzman, paylaşılan uzmanlarla örtüşmeden bilginin farklı yönlerine odaklanabilir, parametre kullanımında genel uzmanlaşmayı ve verimliliği artırabilir [1] [3].yedekliliğin azaltılması
Paylaşılan uzmanların izolasyonu, birden fazla yönlendirilmiş uzman benzer bilgi edinmeye çalıştığında sıklıkla ortaya çıkan fazlalığı azaltmaya yardımcı olur. Ortak bilgi için özel ortak uzmanlarla model, geri kalan yönlendirilmiş uzmanlar arasında uzmanlığın daha akıcı ve etkili bir dağılımı sağlayabilir. Bu, uzmanlar arasında rol ve sorumlulukların daha açık bir şekilde tanımlanmasına yol açarak her birinin uzman bölgesine odaklanmasını sağlar [2] [4].Geliştirilmiş Yük Dengeleme
Deepseekmoe, geleneksel yönlendirme stratejilerinde meydana gelebilecek olası yük dengesizliklerini ele alır. Uzman ve cihaz düzeyinde denge kayıp mekanizmaları kullanarak mimari, cihazlar arasında dengeli hesaplamayı sağlar, bu da çökme ve hesaplama darboğazları yönlendirme riskini azaltır. Bu dengeli yaklaşım, hem eğitim hem de çıkarım aşamaları sırasında daha verimli kaynak kullanımına katkıda bulunmaktadır [1] [3].Yüksek Uzman Uzmanlık
Paylaşılan uzman izolasyonunun ince taneli segmentasyon ile kombinasyonu, daha yüksek düzeyde uzman uzmanlaşmasına izin verir. Her uzman, temel bilgiler için ortak uzmanlara güvenirken, belirli bilgi alanına daha derinlemesine girebilir. Bu ikili strateji sadece her uzmanın farklı bilgi öğrenme yeteneğini arttırmakla kalmaz, aynı zamanda daha doğru ve nüanslı yanıtlara izin vererek modelin genel performansını da artırır [2] [4].Bilgi ediniminde esneklik
Ortak bilgiyi yakalamaya adanmış ortak uzmanlarla, geri kalan yönlendirilmiş uzmanlar, kendi alanlarında daha fazla uzmanlaşmak için serbest bırakılır. Bu esneklik, modelin değişen bağlamlara ve görevlere daha etkili bir şekilde adapte olmasını sağlar, bu da bilgi edinme ve yanıt üretiminde daha iyi doğruluğa yol açar [1] [2].Özetle, Deepseekmoe içinde paylaşılan uzman izolasyonu, karmaşık dil görevlerini işlemek için daha verimli, özel ve dengeli bir mimariyi teşvik eder ve sonuçta hesaplama maliyetlerini etkili bir şekilde yönetirken performansı artırır.
Alıntılar:[1] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-chixthe-of-secperts-moe-language-model-architecture -Tömert-uzmanlık uzmanlığı/
[2] https://towardsai.net/p/arfial-intelligence/revolutioning-ai-with-depseekmoe-fine-tencere-ekspert ve paylaşım-ekspert-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/revolutioning-ai-with-deepseekmoe-fine yağlı-expert-and-sheed-ekspert-izolasyon-%Ef%b8%8F-0B6E51155549?gi=87c6decbb5c7