Jak Deepseekmoe porównuje się do innych architektur Moe, takich jak Gshard

Innowacje architektoniczne

** 1. Specjalizacja i segmentacja ekspertów
Deepseekmoe wprowadza podejście do segmentacji ekspertów z drobnoziarnistym, umożliwiając bardziej elastyczne kombinacje aktywowanych ekspertów dla każdego tokena wejściowego. Kontrastuje to z Gshardem, gdzie eksperci działają bardziej niezależnie. Segmentacja umożliwia zwiększoną różnorodność i specjalizację, co jest kluczowe dla optymalizacji wydajności w różnych zadaniach [1] [5].

** 2. Balansowanie obciążenia bez strat pomocniczych
W przeciwieństwie do Gsharda, który opiera się na stratach pomocniczych dla równoważenia obciążenia między ekspertami, Deepseekmoe stosuje dynamiczną korekcję terminów stronniczości dla każdego eksperta podczas szkolenia. Ta metoda zapewnia zrównoważone wykorzystanie bez ryzyka degradacji wydajności związanej ze stratami pomocniczymi. Ta innowacja upraszcza proces szkolenia i zwiększa ogólną wydajność modelu [5] [6].

Porównania wydajności

** 1. Wydajność parametrów
Wyniki empiryczne wskazują, że Deepseekmoe osiąga doskonałą wydajność nawet przy niższej liczbie parametrów. Na przykład 2 miliard parametrów DeepseekMoe przewyższa model 2 miliarda Gsharda i pasuje do wydajności modelu Gsharda 2,9 miliarda, który ma 1,5 -krotność parametrów ekspertów i obliczeń [1] [3]. To pokazuje zdolność Deepseekmoe do maksymalizacji wydajności przy jednoczesnym minimalizowaniu wykorzystania zasobów.

** 2. Koszt obliczeniowy
Deepseekmoe został zaprojektowany tak, aby był wydajny obliczeniowo. Po skalowaniu do 16 miliardów parametrów, utrzymuje konkurencyjną wydajność z modelami takimi jak LAMA2, jednocześnie wykorzystując tylko około 40% obliczeń wymaganych przez modele gęstsze [2] [3]. Ponadto wstępne testy skalowanie Deepseekmoe do 145 miliardów parametrów pokazują, że może ono wykonywać porównywalnie z większymi modelami, wykorzystując tylko frakcję (zaledwie 18,2%) obliczeń potrzebnych do Gsharda [4].

wrażliwość i solidność

Deepseekmoe wykazuje większą wrażliwość na wyłączenie najwyższej jakości ekspertów w porównaniu do Gshard, co wskazuje na niższą nadmiarowość parametrów. Każdy kierowany ekspert w Deepseekmoe jest bardziej niezastąpiony, zwiększając solidność i możliwości specjalizacji modelu [1]. Ta cecha pozwala Deepseekmoe utrzymać wysoką wydajność, nawet gdy aktywowano mniej ekspertów.

Wniosek

Podsumowując, Deepseekmoe przewyższa Gshard poprzez innowacyjne strategie architektoniczne, które poprawiają specjalizację ekspertów, upraszczają równoważenie obciążenia i poprawia wydajność obliczeniową. Postępy te umożliwiają Deepseekmoe osiągnięcie najnowocześniejszych wyników z mniejszą liczbą zasobów, co czyni ją ważnym wyborem dla przyszłych implementacji MOE w zadaniach przetwarzania języka naturalnego.