Deepseekmoe reprezintă un avans semnificativ în domeniul amestecului de arhitecturi de experți (MOE), în special în comparație cu GSHARD. Mai jos este o imagine de ansamblu a modului în care Deepseekmoe se diferențiază și depășește GSHARD în diferite aspecte.
Inovații arhitecturale
** 1. Specializare și segmentare a experților
Deepseekmoe introduce o abordare de segmentare a experților cu granulație fină, permițând combinații mai flexibile de experți activați pentru fiecare jeton de intrare. Acest lucru contrastează cu GSHARD, unde experții funcționează mai independent. Segmentarea permite o diversitate și specializare sporită, ceea ce este crucial pentru optimizarea performanței în diverse sarcini [1] [5].
** 2. Echilibrarea încărcăturii fără pierderi auxiliare
Spre deosebire de Gshard, care se bazează pe pierderi auxiliare pentru echilibrarea sarcinii în rândul experților, Deepseekmoe folosește o ajustare dinamică a termenilor de prejudecăți pentru fiecare expert în timpul antrenamentului. Această metodă asigură utilizarea echilibrată, fără riscul degradării performanței asociate cu pierderile auxiliare. Această inovație simplifică procesul de formare și îmbunătățește eficiența modelului general [5] [6].
Comparații de performanță
** 1. Eficiența parametrilor
Rezultatele empirice indică faptul că Deepseekmoe obține performanțe superioare chiar și la un număr mai mic de parametri. De exemplu, un model DeepSeekmoe de 2 miliarde de parametri depășește în mod semnificativ modelul GSHARD de 2 miliarde și se potrivește cu performanța modelului de 2,9 miliarde al GSHARD, care are de 1,5 ori parametrii experți și calculul [1] [3]. Acest lucru demonstrează capacitatea Deepseekmoe de a maximiza performanța, reducând în același timp consumul de resurse.
** 2. Cost de calcul
Deepseekmoe este proiectat pentru a fi eficient din punct de vedere calcul. Când a scăzut până la 16 miliarde de parametri, menține performanțe competitive cu modele precum Llama2, utilizând doar aproximativ 40% din calculele cerute de modelele mai densă [2] [3]. Mai mult, testele preliminare care scalcă Deepseekmoe la 145 de miliarde de parametri arată că poate efectua comparabil cu modelele mai mari, utilizând doar o fracție (până la 18,2%) din calculele necesare GSHARD [4].
Sensibilitate și robustete
Deepseekmoe prezintă o sensibilitate mai mare la dezactivarea experților în top în comparație cu GSHARD, ceea ce indică redundanța mai mică a parametrilor. Fiecare expert rutat în Deepseekmoe este mai de neînlocuit, îmbunătățind robustetea și capacitățile de specializare ale modelului [1]. Această caracteristică permite Deepseekmoe să mențină performanțe ridicate chiar și atunci când sunt activați mai puțini experți.
Concluzie
În rezumat, Deepseekmoe depășește GSHARD prin strategiile sale de arhitectură inovatoare care îmbunătățesc specializarea experților, simplifică echilibrarea încărcăturii și îmbunătățesc eficiența de calcul. Aceste progrese permit Deepseekmoe să obțină performanțe de ultimă generație cu mai puține resurse, ceea ce o face o alegere convingătoare pentru viitoarele implementări MOE în sarcinile de procesare a limbajului natural.
Citări:[1] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70.pdf
[2] https://aclantology.org/2024.acl-long.70/
[3] https://arxiv.org/html/2401.06066v1
[4] https://www.semanticscholar.org/paper/deepseekmoe:-towards-ultimat-expert-specialization-dai-deng/16d6e1ed1cf72212f6154644f3aa59d18bc95fda
[5] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mexure-of-experts-moe-limbage-model-architecture-s-a-demonstrat -Utime-expert-specializare/
[6] https://arxiv.org/html/2405.04434v3
[7] http://arxiv.org/abs/2401.06066v1
[8] https://www.researchgate.net/publication/384221574_deepseekmoe_towards_ultimate_expert_specialization_in_mixture-of-experts_language_models
[9] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
Cei