Як DeepSeekmoe порівнюється з іншими архітектурами МО, як Гшард

архітектурні інновації

** 1. Експертна спеціалізація та сегментація
DeepSeekmoe вводить тонкозернистий підхід до сегментації експертів, що дозволяє отримати більш гнучкі комбінації активованих експертів для кожного вхідного маркера. Це контрастує з Гшардом, де експерти працюють більше незалежно. Сегментація дозволяє посилити різноманітність та спеціалізацію, що має вирішальне значення для оптимізації продуктивності за різноманітними завданнями [1] [5].

** 2. Балансування навантаження без допоміжних втрат
На відміну від GSHARD, який покладається на допоміжні втрати для балансування навантаження серед експертів, DeepSeekmoe використовує динамічне коригування термінів зміщення для кожного експерта під час навчання. Цей метод забезпечує збалансоване використання без ризику зниження продуктивності, пов'язаного з допоміжними втратами. Ця інновація спрощує навчальний процес та підвищує загальну ефективність моделі [5] [6].

Порівняння продуктивності

** 1. Ефективність параметрів
Емпіричні результати свідчать про те, що DeepSeekMoe досягає вищої продуктивності навіть при нижчому кількості параметрів. Наприклад, 2 мільярди параметрів Deepseekmoe модель перевищує 2 мільярди моделі Гшарда значно і відповідає продуктивності 2,9 мільярдів моделі GSHARD, яка має в 1,5 рази більше експертних параметрів та обчислень [1] [3]. Це демонструє здатність DeepSeekMoe максимально збільшити продуктивність, мінімізуючи використання ресурсів.

** 2. Обчислювальна вартість
DeepSeekMoe призначений для обчислювальної ефективності. Якщо масштабувати до 16 мільярдів параметрів, він підтримує конкурентоспроможність з такими моделями, як Lama2, використовуючи лише близько 40% обчислень, необхідних більш щільними моделями [2] [3]. Крім того, попередні тести, що масштабують DeepSeekmoe, до 145 мільярдів параметрів показують, що він може виконувати порівняно з більшими моделями, використовуючи лише частку (до 18,2%) обчислень, необхідних GSHARD [4].

Чутливість та надійність

DeepSeekmoe виявляє більшу чутливість до відключення топ -маршрутизованих експертів порівняно з GSHARD, що вказує на нижчу надмірність параметрів. Кожен маршрутивний експерт з DeepSeekmoe більш незамінний, що посилює надійність та можливості спеціалізації моделі [1]. Ця характеристика дозволяє DeepSeekMoe підтримувати високу продуктивність, навіть коли активується менше експертів.

Висновок

Підсумовуючи, DeepSeekMoe перевершує GSHARD завдяки інноваційним архітектурним стратегіям, що підвищують спеціалізацію експертів, спрощують балансування навантаження та підвищують ефективність обчислень. Ці досягнення дозволяють DeepSeekmoe досягти сучасних показників з меншою кількістю ресурсів, що робить його переконливим вибором для майбутніх реалізацій МО в завданнях обробки природних мов.