Kā DeepSeekmoe salīdzina ar citām Mo arhitektūrām, piemēram, GSHARD

arhitektūras jauninājumi

** 1. Ekspertu specializācija un segmentēšana
DeepSeekMoe ievieš smalkgraudainu ekspertu segmentēšanas pieeju, ļaujot katram ievades marķierim elastīgākas aktivizēto ekspertu kombinācijas. Tas ir pretstatā Gshard, kur eksperti darbojas patstāvīgāk. Segmentācija ļauj uzlabot dažādību un specializāciju, kas ir būtiska, lai optimizētu veiktspēju dažādos uzdevumos [1] [5].

** 2. Slodzes līdzsvarošana bez palīgdarbības zaudējumiem
Atšķirībā no GSHARD, kas balstās uz papildu zaudējumiem, kas saistīti ar kravas līdzsvarošanu ekspertu vidū, DeepSeekMoe apmācības laikā izmanto dinamisku neobjektivitātes noteikumu pielāgošanu katram ekspertam. Šī metode nodrošina līdzsvarotu izmantošanu bez veiktspējas sadalīšanās riska, kas saistīts ar papildu zaudējumiem. Šis jauninājums vienkāršo apmācības procesu un uzlabo vispārējo modeļa efektivitāti [5] [6].

Veiktspējas salīdzinājumi

** 1. Parametru efektivitāte
Empīriskie rezultāti norāda, ka DeepSeekMoe sasniedz izcilu sniegumu pat zemākā parametru skaitā. Piemēram, 2 miljardu parametru DeepSeekMoe modelis ievērojami pārspēj Gsharda 2 miljardu modeli un atbilst GSHARD 2,9 miljardu modeļa veiktspējai, kuram ir 1,5 reizes lielāks par ekspertu parametri un aprēķins [1] [3]. Tas parāda DeepSeekMoe spēju maksimizēt veiktspēju, vienlaikus samazinot resursu izmantošanu.

** 2. Skaitļošanas izmaksas
DeepSeekMoe ir paredzēts, lai būtu skaitļošanas ziņā efektīvs. Ja tiek samazināts līdz 16 miljardiem parametru, tas uztur konkurences veiktspēju ar tādiem modeļiem kā LLAMA2, vienlaikus izmantojot tikai aptuveni 40% no aprēķiniem, kas nepieciešami blīvāku modeļiem [2] [3]. Turklāt sākotnējie testi, kas samazina DeepSeekMoe līdz 145 miljardiem parametru, parāda, ka tas var veikt salīdzinoši ar lielākiem modeļiem, vienlaikus izmantojot tikai daļu (tik zema kā 18,2%) no GSHARD nepieciešamajiem aprēķiniem [4].

Jutīgums un noturība

DeepSeekMoe uzrāda lielāku jutīgumu pret labāko maršrutēto ekspertu invaliditāti salīdzinājumā ar GSHARD, norādot uz zemāku parametru atlaišanu. Katrs maršrutētais DeepSeekMoe eksperts ir neaizvietojams, uzlabojot modeļa noturības un specializācijas iespējas [1]. Šis raksturlielums ļauj DeepSeekMoe saglabāt augstu sniegumu pat tad, ja tiek aktivizēts mazāk ekspertu.

Secinājums

Rezumējot, DeepSeekMoe pārspēj GSHARD, izmantojot savas novatoriskās arhitektūras stratēģijas, kas uzlabo ekspertu specializāciju, vienkāršo slodzes līdzsvarošanu un uzlabo skaitļošanas efektivitāti. Šie sasniegumi ļauj DeepSeekMoe sasniegt vismodernāko sniegumu ar mazāk resursiem, padarot to par pārliecinošu izvēli turpmākai MOE ieviešanai dabiskās valodas apstrādes uzdevumos.