Deepseekmoe는 Gshard와 같은 다른 MOE 아키텍처와 어떻게 비교됩니까?

건축 혁신

** 1. 전문가 전문화 및 세분화
DeepSeekmoe는 세밀한 전문가 세분화 접근법을 도입하여 각 입력 토큰에 대해 활성화 된 전문가의보다 유연한 조합을 허용합니다. 이것은 전문가가 더 독립적으로 운영되는 Gshard와 대조됩니다. 세분화는 다양성과 전문화를 향상시켜 다양한 작업에서 성능을 최적화하는 데 중요합니다 [1] [5].

** 2. 보조 손실없이로드 밸런싱
전문가들 사이의로드 밸런싱에 대한 보조 손실에 의존하는 Gshard와 달리 Deepseekmoe는 교육 중 각 전문가에 대한 편향 항의 동적 조정을 사용합니다. 이 방법은 보조 손실과 관련된 성능 저하 위험없이 균형 잡힌 활용을 보장합니다. 이 혁신은 교육 프로세스를 단순화하고 전반적인 모델 효율성을 향상시킵니다 [5] [6].

성능 비교

** 1. 매개 변수 효율성
경험적 결과에 따르면 DeepSeekmoe는 매개 변수 수가 적더라도 우수한 성능을 달성합니다. 예를 들어, 20 억 파라미터 DeepSeekmoe 모델은 GSHARD의 20 억 모델을 크게 능가하고 GSHARD의 29 억 모델의 성능과 일치하며, 이는 전문가 매개 변수와 계산의 1.5 배가 있습니다 [1] [3]. 이는 자원 사용을 최소화하면서 성능을 극대화하는 DeepSeekmoe의 능력을 보여줍니다.

** 2. 계산 비용
DeepSeekmoe는 계산적으로 효율적으로 설계되었습니다. 최대 160 억 개의 매개 변수를 확장 할 때 LLAMA2와 같은 모델에서 경쟁력있는 성능을 유지하면서 밀도 ​​모델에 필요한 계산의 약 40% 만 사용합니다 [2] [3]. 또한, 예비 테스트는 Deepseekmoe를 1450 억 파라미터로 확장하는 것을 스케일링하는 것이 더 큰 모델과 비교하여 성능이 작용하면서 Gshard에 필요한 컴퓨터의 일부 (18.2%) 만 활용할 수 있음을 보여줍니다 [4].

민감도와 견고성

DeepSeekmoe는 GSHARD에 비해 최고 라우팅 전문가의 비활성화에 더 큰 민감도를 나타냅니다. Deepseekmoe의 각 라우팅 전문가는 더 대체 할 수 없으므로 모델의 견고성 및 전문화 기능을 향상시킵니다 [1]. 이 특성으로 인해 DeepSeekmoe는 전문가가 적을 때에도 고성능을 유지할 수 있습니다.

결론

요약하면, DeepSeekmoe는 전문가 전문화를 향상시키고,로드 밸런싱을 단순화하며, 계산 효율성을 향상시키는 혁신적인 건축 전략을 능가하는 Gshard를 능가합니다. 이러한 발전을 통해 Deepseekmoe는 리소스가 적은 최첨단 성과를 달성 할 수있어 자연 언어 처리 작업에서 향후 MOE 구현을위한 강력한 선택입니다.