Как DeepSeekmoe сравнивается с другими архитектурами MOE, такими как GSHARD

Архитектурные инновации

** 1. Экспертная специализация и сегментация
DeepSeekmoe представляет мелкозернистый экспертный подход сегментации, позволяющий получить более гибкие комбинации активированных экспертов для каждого входного токена. Это контрастирует с GSHARD, где эксперты работают более независимо. Сегментация обеспечивает усиление разнообразия и специализации, что имеет решающее значение для оптимизации производительности в разных задачах [1] [5].

** 2. Балансировка нагрузки без вспомогательных потерь
В отличие от GSHARD, который опирается на вспомогательные потери для балансировки нагрузки среди экспертов, DeepSeekmoe использует динамическую корректировку условий смещения для каждого эксперта во время обучения. Этот метод обеспечивает сбалансированное использование без риска снижения производительности, связанного с вспомогательными потерями. Это инновация упрощает процесс обучения и повышает общую эффективность модели [5] [6].

Сравнение производительности

** 1. Эффективность параметра
Эмпирические результаты показывают, что DeepSeekmoe достигает превосходной производительности даже при более низком количестве параметров. Например, модель DeepSeekmoe 2 миллиарда DeepSeekmoe значительно превосходит модель GSHARD 2,9 млрд. Модели GSHARD, которая в 1,5 раза больше экспертных параметров и вычислений [1] [3]. Это демонстрирует способность DeepSeekmoe максимизировать производительность при минимизации использования ресурсов.

** 2. Вычислительная стоимость
DeepSeekmoe разработан, чтобы быть вычислительно эффективным. При увеличении до 16 миллиардов параметров, он поддерживает конкурентную производительность с такими моделями, как Llama2, используя только около 40% вычислений, необходимых для более плотных моделей [2] [3]. Кроме того, предварительные тесты масштабируют DeepSeekmoe до 145 миллиардов параметров, показывают, что он может выполнять сравнительно с более крупными моделями, используя только долю (всего 18,2%) вычислений, необходимых GSHARD [4].

Чувствительность и надежность

DeepSeekmoe демонстрирует большую чувствительность к отключению верхних маршрутизированных экспертов по сравнению с GSHARD, что указывает на более низкую избыточность параметров. Каждый маршрутированный эксперт в DeepSeekmoe более незаменимый, повышая возможности модели и специализации модели [1]. Эта характеристика позволяет DeepSeekmoe поддерживать высокую производительность, даже если активируется меньше экспертов.

Заключение

Таким образом, DeepSeekmoe опережает GSHARD через свои инновационные архитектурные стратегии, которые улучшают специализацию экспертов, упрощают балансировку нагрузки и повышают эффективность вычислительной техники. Эти достижения позволяют DeepSeekmoe для достижения современных результатов с меньшим количеством ресурсов, что делает его убедительным выбором для будущих реализаций MOE в задачах обработки естественного языка.