Ako porovnáva Deepseekmoe s inými architektúrami Moe, ako je Gshard

architektonické inovácie

** 1. Odborná špecializácia a segmentácia
DeepSeekmoe predstavuje prístup k jemne zrnitým prístupom do expertovej segmentácie, čo umožňuje flexibilnejšie kombinácie aktivovaných odborníkov pre každý vstupný token. To je v rozpore s GSHARD, kde odborníci pôsobia nezávisle. Segmentácia umožňuje vylepšenú diverzitu a špecializáciu, čo je rozhodujúce pre optimalizáciu výkonu v rôznych úlohách [1] [5].

** 2. Vyváženie záťaže bez pomocných strát
Na rozdiel od spoločnosti Gshard, ktorý sa spolieha na pomocné straty na vyváženie záťaže medzi odborníkmi, spoločnosť Deepseekmoe využíva dynamickú úpravu podmienok zaujatosti pre každého odborníka počas tréningu. Táto metóda zabezpečuje vyvážené využitie bez rizika degradácie výkonnosti spojené s pomocnými stratami. Táto inovácia zjednodušuje proces tréningu a zvyšuje celkovú účinnosť modelu [5] [6].

Porovnanie výkonu

** 1. Účinnosť parametrov
Empirické výsledky naznačujú, že Deepseekmoe dosahuje vynikajúci výkon aj pri nižšom počte parametrov. Napríklad model 2 miliardy parametrov Deepseekmoe prevyšuje model 2 miliardy 2 miliárd GSHARD významne a zodpovedá výkonnosti modelu 2,9 miliárd GSHARD, ktorý má 1,5 -násobok odborných parametrov a výpočtov [1] [3]. To dokazuje schopnosť Deepseekmoe maximalizovať výkon a zároveň minimalizovať využitie zdrojov.

** 2. Výpočtové náklady
Deepseekmoe je navrhnutý tak, aby bol výpočtovo efektívny. Pri škálovaní na 16 miliárd parametrov si zachováva konkurenčný výkon s modelmi, ako je Llama2, zatiaľ čo používa iba asi 40% výpočtov požadovaných hustejšími modelmi [2] [3]. Okrem toho predbežné testy mierky Deepseekmoe na 145 miliárd parametrov ukazujú, že môže vykonávať porovnateľne s väčšími modelmi, zatiaľ čo využíva iba frakciu (nízku ako 18,2%) výpočtov potrebných spoločnosťou GSHARD [4].

Citlivosť a robustnosť

DeepSeekmoe vykazuje väčšiu citlivosť na deaktiváciu špičkových usmerňovaných odborníkov v porovnaní s GSHARD, čo naznačuje nižšiu redundanciu parametrov. Každý smerovaný odborník v Deepseekmoe je nenahraditeľnejšia a zvyšuje schopnosti robustnosti a špecializácie modelu [1]. Táto charakteristika umožňuje Deepseekmoe udržiavať vysoký výkon, aj keď je aktivovaných menej odborníkov.

Záver

Stručne povedané, Deepseekmoe prevyšuje Gshard prostredníctvom svojich inovatívnych architektonických stratégií, ktoré zvyšujú špecializáciu odborníkov, zjednodušujú vyváženie záťaže a zlepšujú výpočtovú efektívnosť. Tieto pokroky umožňujú Deepseekmoe dosiahnuť najmodernejší výkon s menším počtom zdrojov, čo z neho robí presvedčivú voľbu pre budúce implementácie MOE v úlohách spracovania prirodzeného jazyka.