Kako se Deepseekmoe primerja z drugimi arhitekturami MO, kot je Gshard

Arhitekturne inovacije

** 1. Strokovna specializacija in segmentacija
Deepseekmoe uvaja finozrnat strokovna segmentacijska pristop, ki omogoča bolj prilagodljive kombinacije aktiviranih strokovnjakov za vsak vhodni žeton. To je v nasprotju z Gshardom, kjer strokovnjaki delujejo bolj neodvisno. Segmentacija omogoča večjo raznolikost in specializacijo, ki je ključnega pomena za optimizacijo uspešnosti pri različnih nalogah [1] [5].

** 2. Uravnoteženje obremenitve brez pomožnih izgub
Za razliko od Gsharda, ki se opira na pomožne izgube za uravnoteženje obremenitve med strokovnjaki, Deepseekmoe uporablja dinamično prilagoditev izrazov pristranskosti za vsakega strokovnjaka med usposabljanjem. Ta metoda zagotavlja uravnoteženo uporabo brez tveganja za degradacijo uspešnosti, povezane s pomožnimi izgubami. Ta inovacija poenostavi proces usposabljanja in poveča celotno učinkovitost modela [5] [6].

Primerjave uspešnosti

** 1. Učinkovitost parametrov
Empirični rezultati kažejo, da Deepseekmoe dosega vrhunsko zmogljivost tudi pri nižjem številu parametrov. Na primer, model z dvema milijardama parametrov Deepseekmoe močno presega Gshardov model 2 milijarde in ustreza uspešnosti Gshardovega 2,9 milijarde modelov, ki ima 1,5 -krat večji od strokovnih parametrov in izračuna [1] [3]. To kaže na sposobnost DeepseekMee, da maksimira zmogljivost in hkrati zmanjša uporabo virov.

** 2. Računski stroški
Deepseekmoe je zasnovan tako, da je računalniško učinkovit. Ko je zmanjšala do 16 milijard parametrov, ohranja konkurenčno zmogljivost z modeli, kot je LLAMA2, medtem ko uporablja le približno 40% izračunov, ki jih zahtevajo gostejši modeli [2] [3]. Poleg tega predhodni testi, ki skalirajo Deepseekmoe na 145 milijard parametrov, kažejo, da lahko deluje primerljivo z večjimi modeli, hkrati pa uporabi le frakcijo (le z nizkim od 18,2%) izračunov, ki jih potrebuje GSHARD [4].

Občutljivost in robustnost

Deepseekmoe ima večjo občutljivost na onemogočanje najvišjih usmerjenih strokovnjakov v primerjavi z GSHARD, kar kaže na nižjo odpuščanje parametrov. Vsak usmerjeni strokovnjak za Deepseekmoe je bolj nenadomestljiv, kar izboljšuje zmožnosti robustnosti in specializacije modela [1]. Ta značilnost omogoča, da Deepseekmoe ohrani visoko zmogljivost, tudi ko se aktivira manj strokovnjakov.

Zaključek

Če povzamemo, Deepseekmoe presega Gsharda s svojimi inovativnimi arhitekturnimi strategijami, ki izboljšujejo strokovna specializacija, poenostavijo uravnoteženje obremenitve in izboljšajo računsko učinkovitost. Ti napredki omogočajo, da Deepseekmoe doseže najsodobnejšo uspešnost z manj viri, zaradi česar je prepričljiva izbira za prihodnje izvedbe MOE pri nalogah za obdelavo naravnega jezika.