Bagaimana Deepseekmoe Dibandingkan dengan Arsitektur MOE Lainnya Seperti Gshard

Inovasi Arsitektur

** 1. Spesialisasi dan segmentasi ahli
Deepseekmoe memperkenalkan pendekatan segmentasi ahli berbutir halus, memungkinkan kombinasi yang lebih fleksibel dari para ahli teraktivasi untuk setiap token input. Ini kontras dengan Gshard, di mana para ahli beroperasi lebih mandiri. Segmentasi memungkinkan peningkatan keragaman dan spesialisasi, yang sangat penting untuk mengoptimalkan kinerja di berbagai tugas [1] [5].

** 2. Load Balancing tanpa kerugian tambahan
Tidak seperti Gshard, yang bergantung pada kerugian tambahan untuk penyeimbangan beban di antara para ahli, Deepseekmoe menggunakan penyesuaian dinamis dari istilah bias untuk setiap ahli selama pelatihan. Metode ini memastikan pemanfaatan seimbang tanpa risiko degradasi kinerja yang terkait dengan kerugian tambahan. Inovasi ini menyederhanakan proses pelatihan dan meningkatkan efisiensi model keseluruhan [5] [6].

Perbandingan Kinerja

** 1. Efisiensi parameter
Hasil empiris menunjukkan bahwa Deepseekmoe mencapai kinerja yang unggul bahkan pada jumlah parameter yang lebih rendah. Misalnya, model 2 miliar parameter Deepseekmoe mengungguli 2 miliar model GShard secara signifikan dan cocok dengan kinerja model GShard 2,9 miliar, yang memiliki 1,5 kali parameter ahli dan perhitungan [1] [3]. Ini menunjukkan kemampuan Deepseekmoe untuk memaksimalkan kinerja sambil meminimalkan penggunaan sumber daya.

** 2. Biaya komputasi
Deepseekmoe dirancang agar efisien secara komputasi. Ketika diskalakan hingga 16 miliar parameter, ia mempertahankan kinerja kompetitif dengan model seperti LLAMA2 sambil hanya menggunakan sekitar 40% dari perhitungan yang diperlukan oleh model yang lebih padat [2] [3]. Selain itu, tes pendahuluan menskalakan DeepseekMoe hingga 145 miliar parameter menunjukkan bahwa ia dapat melakukan secara sebanding dengan model yang lebih besar sambil menggunakan hanya sebagian kecil (serendah 18,2%) dari perhitungan yang dibutuhkan oleh GShard [4].

Sensitivitas dan ketahanan

Deepseekmoe menunjukkan sensitivitas yang lebih besar terhadap penonaktifan para ahli yang diarahkan atas dibandingkan dengan GShard, yang menunjukkan redundansi parameter yang lebih rendah. Setiap ahli yang dialihkan di Deepseekmoe lebih tak tergantikan, meningkatkan kemampuan dan kemampuan spesialisasi model yang kuat [1]. Karakteristik ini memungkinkan Deepseekmoe untuk mempertahankan kinerja tinggi bahkan ketika lebih sedikit ahli diaktifkan.

Kesimpulan

Singkatnya, Deepseekmoe mengungguli Gshard melalui strategi arsitektur inovatif yang meningkatkan spesialisasi ahli, menyederhanakan penyeimbangan beban, dan meningkatkan efisiensi komputasi. Kemajuan ini memungkinkan Deepseekmoe untuk mencapai kinerja canggih dengan sumber daya yang lebih sedikit, menjadikannya pilihan yang menarik untuk implementasi MOE di masa depan dalam tugas pemrosesan bahasa alami.