In che modo DeepSeekmoe si confronta con altre architetture Moe come Gshard

Innovazioni architettoniche

** 1. Specializzazione e segmentazione di esperti
Deepseekmoe introduce un approccio di segmentazione di esperti a grana fine, consentendo combinazioni più flessibili di esperti attivati ​​per ciascun token di input. Ciò contrasta con Gshard, in cui gli esperti operano in modo più indipendente. La segmentazione consente una maggiore diversità e specializzazione, il che è cruciale per ottimizzare le prestazioni su diversi compiti [1] [5].

** 2. Bilanciamento del carico senza perdite ausiliarie
A differenza di Gshard, che si basa su perdite ausiliarie per il bilanciamento del carico tra gli esperti, DeepSeekmoe impiega una regolazione dinamica dei termini di pregiudizio per ciascun esperto durante la formazione. Questo metodo garantisce un utilizzo equilibrato senza il rischio di degradazione delle prestazioni associata a perdite ausiliarie. Questa innovazione semplifica il processo di formazione e migliora l'efficienza complessiva del modello [5] [6].

Confronti delle prestazioni

** 1. Efficienza dei parametri
I risultati empirici indicano che DeepSeekMoe ottiene prestazioni superiori anche con un numero di parametri più basso. Ad esempio, un modello di 2 miliardi di parametri Deepseekmoe supera significativamente il modello di 2 miliardi di Gshard e corrisponde alle prestazioni del modello da 2,9 miliardi di Gshard, che ha 1,5 volte i parametri e il calcolo di esperti [1] [3]. Ciò dimostra la capacità di DeepSeekmoe di massimizzare le prestazioni minimizzando l'utilizzo delle risorse.

** 2. Costo computazionale
DeepSeekmoe è progettato per essere efficiente dal punto di vista computazionale. Se ridimensionato fino a 16 miliardi di parametri, mantiene prestazioni competitive con modelli come Llama2, utilizzando solo circa il 40% dei calcoli richiesti dai modelli più densi [2] [3]. Inoltre, i test preliminari ridimensionano DeepSeekmoe a 145 miliardi di parametri mostrano che può funzionare comparabilmente a modelli più grandi, utilizzando solo una frazione (a partire dal 18,2%) dei calcoli necessari per Gshard [4].

sensibilità e robustezza

DeepSeekmoe mostra una maggiore sensibilità alla disabilitazione di esperti di alto livello rispetto a Gshard, indicando una ridondanza di parametri più bassa. Ogni esperto di rotta in DeepSeekmoe è più insostituibile, migliorando le capacità di robustezza e specializzazione del modello [1]. Questa caratteristica consente a DeepEekmoe di mantenere alte prestazioni anche quando vengono attivati ​​un minor numero di esperti.

Conclusione

In sintesi, Deepseekmoe supera Gshard attraverso le sue innovative strategie architettoniche che migliorano la specializzazione di esperti, semplificano il bilanciamento del carico e migliorano l'efficienza computazionale. Questi progressi consentono a Deepseekmoe di ottenere prestazioni all'avanguardia con meno risorse, rendendolo una scelta convincente per le future implementazioni MOE nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale.