Comment Deepseekmoe se compare-t-il à d'autres architectures MOE comme Gshard

Innovations architecturales

** 1. Spécialisation et segmentation des experts
Deepseekmoe introduit une approche de segmentation d'experts à grain fin, permettant des combinaisons plus flexibles d'experts activés pour chaque jeton d'entrée. Cela contraste avec Gshard, où les experts opèrent plus indépendamment. La segmentation permet une diversité et une spécialisation améliorées, ce qui est crucial pour optimiser les performances entre diverses tâches [1] [5].

** 2. Équilibrage des charges sans pertes auxiliaires
Contrairement à Gshard, qui repose sur les pertes auxiliaires pour l'équilibrage des charges entre les experts, Deepseekmoe utilise un ajustement dynamique des termes de biais pour chaque expert pendant la formation. Cette méthode garantit une utilisation équilibrée sans risque de dégradation des performances associée aux pertes auxiliaires. Cette innovation simplifie le processus de formation et améliore l'efficacité globale du modèle [5] [6].

Comparaisons de performance

** 1. Efficacité des paramètres
Les résultats empiriques indiquent que Deepseekmoe atteint des performances supérieures même à un nombre de paramètres plus faible. Par exemple, un modèle de 2 milliards de paramètres Deepseekmoe surpasse considérablement le modèle de 2 milliards de Gshard et correspond aux performances du modèle de 2,9 milliards de Gshard, qui a 1,5 fois les paramètres et le calcul des experts [1] [3]. Cela démontre la capacité de Deepseekmoe à maximiser les performances tout en minimisant l'utilisation des ressources.

** 2. Coût de calcul
Deepseekmoe est conçu pour être efficace sur le calcul. Lorsqu'il est mis à l'échelle jusqu'à 16 milliards de paramètres, il maintient des performances concurrentielles avec des modèles comme LLAMA2 tout en utilisant seulement environ 40% des calculs requis par les modèles plus denses [2] [3]. En outre, les tests préliminaires à l'échelle Deepseekmoe à 145 milliards de paramètres montrent qu'il peut fonctionner de manière comparable à des modèles plus grands tout en utilisant uniquement une fraction (aussi faible que 18,2%) des calculs nécessaires à Gshard [4].

Sensibilité et robustesse

Deepseekmoe présente une plus grande sensibilité à la désactivation des experts routés les plus élevés par rapport à Gshard, indiquant une redondance des paramètres plus faible. Chaque expert en route en Deepseekmoe est plus irremplaçable, améliorant les capacités de robustesse et de spécialisation du modèle [1]. Cette caractéristique permet à Deepseekmoe de maintenir des performances élevées même lorsque moins d'experts sont activés.

Conclusion

En résumé, Deepseekmoe surpasse Gshard grâce à ses stratégies architecturales innovantes qui améliorent la spécialisation des experts, simplifient l'équilibrage de la charge et améliorent l'efficacité de calcul. Ces progrès permettent à Deepseekmoe d'obtenir des performances de pointe avec moins de ressources, ce qui en fait un choix convaincant pour les futures implémentations du MOE dans les tâches de traitement du langage naturel.