Deepseekmoe tähistab ekspertide (MOE) arhitektuuride segu valdkonnas olulist edasiliikumist, eriti kui võrreldes GSHARDiga. Allpool on ülevaade sellest, kuidas DeepSEEKMOE eristab ennast ja edestab Gshardit erinevates aspektides.
Arhitektuuriuuendused
** 1. Ekspertide spetsialiseerumine ja segmenteerimine
DeepSEEKMOE tutvustab peeneteralise ekspertide segmenteerimise lähenemisviisi, võimaldades iga sisendmärgi jaoks aktiveeritud ekspertide paindlikumaid kombinatsioone. See vastandub Gshardile, kus eksperdid tegutsevad iseseisvamalt. See segmenteerimine võimaldab suurenenud mitmekesisust ja spetsialiseerumist, mis on ülioluline jõudluse optimeerimiseks erinevates ülesannetes [1] [5].
** 2. Koormuse tasakaalustamine ilma lisakadudeta
Erinevalt Gshardist, mis tugineb ekspertide koormuse tasakaalustamise lisakadudele, kasutab DeepseEkMoe koolituse ajal iga eksperdi eelarvamuste tingimuste dünaamilist kohandamist. See meetod tagab tasakaalustatud kasutamise, ilma et oleks seotud tulemuslikkuse halvenemise riski, mis on seotud lisakadudega. See uuendus lihtsustab koolitusprotsessi ja suurendab mudeli üldist tõhusust [5] [6].
jõudluse võrdlused
** 1. Parameetrite efektiivsus
Empiirilised tulemused näitavad, et DeepseEkMoe saavutab suurepärase jõudluse isegi madalama parameetrite arvu korral. Näiteks ületab 2 miljardit parameetri DeepseekMoe mudelit Gshardi 2 miljardit mudelit märkimisväärselt ja vastab Gshardi 2,9 miljardi mudeli jõudlusele, millel on 1,5 -kordne ekspertide parameetrid ja arvutus [1] [3]. See näitab Deepseekmoe võimet jõudlust maksimeerida, minimeerides samal ajal ressursside kasutamist.
** 2. Arvutuskulud
DeepseEkmoe on loodud arvutuslikult tõhusaks. Kui skaleeris kuni 16 miljardit parameetrit, hoiab see konkurentsivõimelisi jõudlust selliste mudelitega nagu LEMA2, kasutades samal ajal ainult umbes 40% tihedamate mudelite nõutavatest arvutustest [2] [3]. Lisaks näitavad esialgsed testid, mis skaleerivad Deepseekmoe 145 miljardi parameetrini, et see suudab võrreldavalt toimida suuremate mudelitega, kasutades samas ainult murdosa (nii madala kui 18,2%) GSHARD -i vajalikest arvutustest [4].
Tundlikkus ja vastupidavus
DeepsekMoe näitab suuremat tundlikkust ülaosaga ekspertide keelamise suhtes võrreldes GSHARD -iga, mis näitab madalamat parameetri koondamist. Iga DeepSEEKMOE suunatud ekspert on rohkem asendamatu, suurendades mudeli vastupidavust ja spetsialiseerumisvõimalusi [1]. See omadus võimaldab DeepSEEKMOE -l säilitada suure jõudluse ka siis, kui aktiveeritakse vähem eksperte.
Järeldus
Kokkuvõtlikult võib öelda, et Deepseekmoe edestab Gshardit oma uuenduslike arhitektuuristrateegiate kaudu, mis parandavad ekspertide spetsialiseerumist, lihtsustavad koormuse tasakaalustamist ja parandavad arvutuslikku tõhusust. Need edusammud võimaldavad DeepseekMoel saavutada madalama ressurssidega tipptasemel jõudlust, muutes selle veenvaks valikuks tulevaste MOE rakenduste jaoks looduslike keele töötlemise ülesannetes.
Tsitaadid:[1] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70.pdf
[2] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70/
[3] https://arxiv.org/html/2401.06066v1
]
] -ULULINE-Expert-spetsiifiline/
[6] https://arxiv.org/html/2405.04434v3
[7] http://arxiv.org/abs/2401.06066v1
]
]
|