Làm thế nào để Deepseekmoe so sánh với các kiến ​​trúc MOE khác như Gshard

đổi mới kiến ​​trúc

** 1. Chuyên gia chuyên môn hóa và phân khúc
Deepseekmoe giới thiệu một phương pháp phân đoạn chuyên gia chi tiết, cho phép các kết hợp linh hoạt hơn của các chuyên gia được kích hoạt cho mỗi mã thông báo đầu vào. Điều này tương phản với Gshard, nơi các chuyên gia hoạt động độc lập hơn. Phân đoạn cho phép tăng cường sự đa dạng và chuyên môn hóa, điều này rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất trong các nhiệm vụ khác nhau [1] [5].

** 2. Tải cân bằng mà không bị tổn thất phụ trợ
Không giống như Gshard, dựa vào tổn thất phụ trợ để cân bằng tải giữa các chuyên gia, Deepseekmoe sử dụng một sự điều chỉnh năng động của các thuật ngữ thiên vị cho mỗi chuyên gia trong quá trình đào tạo. Phương pháp này đảm bảo việc sử dụng cân bằng mà không có nguy cơ suy giảm hiệu suất liên quan đến tổn thất phụ trợ. Sự đổi mới này đơn giản hóa quá trình đào tạo và nâng cao hiệu quả mô hình tổng thể [5] [6].

So sánh hiệu suất

** 1. Hiệu quả tham số
Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng Deepseekmoe đạt được hiệu suất vượt trội ngay cả ở số lượng tham số thấp hơn. Chẳng hạn, mô hình DeepSeekMoe 2 tỷ tham số vượt trội so với mô hình 2 tỷ của GShard đáng kể và phù hợp với hiệu suất của mô hình 2,9 tỷ Gshard, có các thông số chuyên môn và tính toán 1,5 lần [1] [3]. Điều này cho thấy khả năng của DeepSeekMoe để tối đa hóa hiệu suất trong khi giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên.

** 2. Chi phí tính toán
Deepseekmoe được thiết kế để tính toán hiệu quả về mặt tính toán. Khi được chia tỷ lệ lên tới 16 tỷ tham số, nó duy trì hiệu suất cạnh tranh với các mô hình như LLAMA2 trong khi chỉ sử dụng khoảng 40% các tính toán theo yêu cầu của các mô hình dày đặc hơn [2] [3]. Hơn nữa, các thử nghiệm sơ bộ tỷ lệ DeepSeekMoe lên 145 tỷ tham số cho thấy nó có thể thực hiện tương đương với các mô hình lớn hơn trong khi chỉ sử dụng một phần (thấp tới 18,2%) các tính toán cần thiết của GSHARD [4].

Độ nhạy và mạnh mẽ

Deepseekmoe thể hiện độ nhạy cao hơn đối với việc vô hiệu hóa các chuyên gia được định tuyến hàng đầu so với Gshard, cho thấy sự dư thừa tham số thấp hơn. Mỗi chuyên gia được định tuyến về Deepseekmoe là không thể thay thế hơn, tăng cường khả năng chuyên môn và mạnh mẽ của mô hình [1]. Đặc điểm này cho phép Deepseekmoe duy trì hiệu suất cao ngay cả khi ít chuyên gia hơn được kích hoạt.

Phần kết luận

Tóm lại, Deepseekmoe vượt trội so với Gshard thông qua các chiến lược kiến ​​trúc sáng tạo của mình, giúp tăng cường chuyên môn hóa chuyên môn, đơn giản hóa cân bằng tải và cải thiện hiệu quả tính toán. Những tiến bộ này cho phép Deepseekmoe đạt được hiệu suất tiên tiến với ít tài nguyên hơn, khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho việc triển khai MOE trong tương lai trong các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.