Hur jämför DeepseekMoe med andra MOE -arkitekturer som GShard

Arkitektoniska innovationer

** 1. Expertspecialisering och segmentering
DeepseekMoe introducerar en finkornig expertsegmenteringsmetod, vilket möjliggör mer flexibla kombinationer av aktiverade experter för varje inputtoken. Detta står i kontrast till GSHARD, där experter arbetar mer självständigt. Segmenteringen möjliggör förbättrad mångfald och specialisering, vilket är avgörande för att optimera prestanda över olika uppgifter [1] [5].

** 2. Belastningsbalansering utan hjälpförluster
Till skillnad från Gshard, som förlitar sig på hjälpförluster för lastbalansering mellan experter, använder DeepSeekmoe en dynamisk justering av förspänningsvillkor för varje expert under utbildning. Denna metod säkerställer ett balanserat utnyttjande utan risk för prestandaförstöring förknippad med hjälpförluster. Denna innovation förenklar träningsprocessen och förbättrar den totala modellens effektivitet [5] [6].

prestation jämförelser

** 1. Parametereffektivitet
Empiriska resultat indikerar att DeepseekMoe uppnår överlägsen prestanda även vid ett lägre parameterantal. Till exempel överträffar en 2 miljarder parameter DeepseekMoe -modell Gshards 2 miljarder modell betydligt och matchar prestandan för GSHARD: s 2,9 miljarder modell, som har 1,5 gånger expertparametrarna och beräkningen [1] [3]. Detta visar Deepseekmoes förmåga att maximera prestanda samtidigt som resursanvändningen minimeras.

** 2. Beräkningskostnad
DeepseekMoe är utformad för att vara beräkningseffektiv. När den skalas upp till 16 miljarder parametrar upprätthåller den konkurrenskraftig prestanda med modeller som Llama2 medan du endast använder cirka 40% av de beräkningar som krävs av tätare modeller [2] [3]. Vidare visar preliminära test som skalar Deepseekmoe till 145 miljarder parametrar att det kan fungera jämförbart med större modeller samtidigt som man använder en bråkdel (så låg som 18,2%) av de beräkningar som Gshard behövde [4].

Känslighet och robusthet

Deepseekmoe uppvisar större känslighet för inaktivering av toppledda experter jämfört med GSHARD, vilket indikerar lägre parameterredundans. Varje dirigerad expert på DeepseekMoe är mer ersättningsbar, vilket förbättrar modellens robusthet och specialiseringsfunktioner [1]. Denna egenskap gör det möjligt för DeepseekMoe att upprätthålla hög prestanda även när färre experter är aktiverade.

Slutsats

Sammanfattningsvis överträffar DeepSeekmoe Gshard genom sina innovativa arkitektoniska strategier som förbättrar expertspecialiseringen, förenklar belastningsbalanseringen och förbättrar beräkningseffektiviteten. Dessa framsteg gör det möjligt för DeepseekMoe att uppnå modernaste prestanda med färre resurser, vilket gör det till ett övertygande val för framtida MOE-implementeringar i naturliga språkbearbetningsuppgifter.