Hogyan hasonlítja össze a DeepSeekmoe más Moe architektúrákkal, mint például a Gshard

Építészeti innovációk

** 1. Szakértői specializáció és szegmentálás
A DeepSeekmoe bevezet egy finom szemcsés szakértői szegmentálási megközelítést, lehetővé téve az aktivált szakértők rugalmasabb kombinációit minden egyes bemeneti tokenhez. Ez ellentétben áll a GSHARD -val, ahol a szakértők önállóan működnek. A szegmentálás lehetővé teszi a fokozott sokféleséget és specializációt, ami elengedhetetlen a teljesítmény optimalizálásához a különféle feladatok között [1] [5].

** 2. Terhelés kiegyensúlyozása kiegészítő veszteségek nélkül
A Gshard -tól eltérően, amely a szakértők közötti terhelés kiegyensúlyozásának kiegészítő veszteségeire támaszkodik, a DeepSeekmoe az egyes szakértők számára a torzítás során az elfogultsági feltételek dinamikus kiigazítását alkalmazza. Ez a módszer biztosítja a kiegyensúlyozott felhasználást a kiegészítő veszteségekhez kapcsolódó teljesítmény lebomlásának kockázata nélkül. Ez az innováció egyszerűsíti a képzési folyamatot és javítja a modell hatékonyságát [5] [6].

Teljesítmény -összehasonlítások

** 1. Paraméterhatékonyság
Az empirikus eredmények azt mutatják, hogy a DeepSeekmoe még alacsonyabb paraméterszám mellett is kiváló teljesítményt ér el. Például egy 2 milliárd paraméter DeepSeekmoe modell felülmúlja a Gshard 2 milliárd modelljét, és megegyezik a Gshard 2,9 milliárd modelljének teljesítményével, amelynek 1,5 -szerese a szakértői paraméterekkel és a számítással [1] [3]. Ez azt mutatja, hogy a DeepSeekmoe képes a teljesítmény maximalizálására, miközben minimalizálja az erőforrás -felhasználást.

** 2. Számítási költség
A DeepSeekmoe -t úgy tervezték, hogy számítási szempontból hatékony legyen. 16 milliárd paraméter méretezésével fenntartja a versenyképes teljesítményt olyan modellekkel, mint a LLAMA2, miközben a sűrűbb modellek által megkövetelt számítások csak kb. 40% -át használja [2] [3]. Ezenkívül az előzetes tesztek, amelyek a DeepSeekmoe -t 145 milliárd paraméterre skálázzák, azt mutatják, hogy összehasonlíthatóan képes a nagyobb modellekkel, miközben a GSHARD által igényelt számítások csak egy részét (akár 18,2%-ot) használja [4].

Érzékenység és robusztusság

A DeepSeekmoe nagyobb érzékenységet mutat a legjobban irányított szakértők letiltása iránt, mint a GSHARD, jelezve az alacsonyabb paraméter -redundanciát. A DeepSeekmoe minden irányított szakértője pótolhatatlan, javítva a modell robusztussági és specializációs képességeit [1]. Ez a tulajdonság lehetővé teszi a DeepSeekmoe számára, hogy fenntartsa a nagy teljesítményt, még akkor is, ha kevesebb szakértő aktiválódik.

Következtetés

Összefoglalva: a DeepSeekmoe innovatív építészeti stratégiáin keresztül felülmúlja a GSHARD -t, amely javítja a szakértői specializációt, egyszerűsíti a terhelés kiegyenlítését és javítja a számítási hatékonyságot. Ezek az előrelépések lehetővé teszik a DeepSeekmoe számára, hogy kevesebb erőforrással érje el a legmodernebb teljesítményt, ezáltal kényszerítő választást jelent a jövőbeli MOE megvalósításokhoz a természetes nyelvfeldolgozási feladatokban.