DeepSeekMoe เปรียบเทียบกับสถาปัตยกรรม MOE อื่น ๆ เช่น GSHARD ได้อย่างไร

นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรม

** 1. ความเชี่ยวชาญและการแบ่งส่วนของผู้เชี่ยวชาญ
DeepseekMoe แนะนำวิธีการแบ่งกลุ่มผู้เชี่ยวชาญที่มีความละเอียดอย่างดีช่วยให้การผสมผสานที่ยืดหยุ่นมากขึ้นของผู้เชี่ยวชาญที่เปิดใช้งานสำหรับแต่ละโทเค็นอินพุต สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับ GSHARD ที่ผู้เชี่ยวชาญทำงานอย่างอิสระมากขึ้น การแบ่งส่วนช่วยให้ความหลากหลายและความเชี่ยวชาญเพิ่มขึ้นซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในงานที่หลากหลาย [1] [5]

** 2. โหลดบาลานซ์โดยไม่มีการสูญเสียเสริม
ซึ่งแตกต่างจาก GSHARD ซึ่งอาศัยการสูญเสียเสริมสำหรับการปรับสมดุลโหลดระหว่างผู้เชี่ยวชาญ DeepSeekMoe ใช้การปรับเงื่อนไขอคติแบบไดนามิกสำหรับผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนในระหว่างการฝึกอบรม วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการใช้งานที่สมดุลโดยไม่เสี่ยงต่อการเสื่อมสภาพของประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับการสูญเสียเสริม นวัตกรรมนี้ทำให้กระบวนการฝึกอบรมง่ายขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลโดยรวม [5] [6]

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ

** 1. ประสิทธิภาพของพารามิเตอร์
ผลลัพธ์เชิงประจักษ์บ่งชี้ว่า DeepSeekMoe บรรลุประสิทธิภาพที่เหนือกว่าแม้ในจำนวนพารามิเตอร์ที่ต่ำกว่า ตัวอย่างเช่นพารามิเตอร์ 2 พันล้าน DeepSeekMoe นั้นมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่น 2 พันล้านของ GSHARD อย่างมีนัยสำคัญและตรงกับประสิทธิภาพของรุ่น 2.9 พันล้าน GSHARD ซึ่งมีพารามิเตอร์และการคำนวณของผู้เชี่ยวชาญ 1.5 เท่า [1] [3] สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ DeepSeekMoe ในการเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดในขณะที่ลดการใช้ทรัพยากรให้น้อยที่สุด

** 2. ค่าคำนวณ
DeepseekMoe ได้รับการออกแบบให้มีประสิทธิภาพในการคำนวณ เมื่อปรับขนาดพารามิเตอร์ได้มากถึง 16 พันล้านพารามิเตอร์มันจะรักษาประสิทธิภาพการแข่งขันด้วยโมเดลเช่น LLAMA2 ในขณะที่ใช้เพียงประมาณ 40% ของการคำนวณที่ต้องการโดยรุ่นที่หนาแน่น [2] [3] นอกจากนี้การทดสอบเบื้องต้นการปรับขนาด DeepSeekMoe เป็น 145 พันล้านพารามิเตอร์แสดงให้เห็นว่าสามารถทำงานได้เมื่อเทียบกับรุ่นที่ใหญ่กว่าในขณะที่ใช้เพียงเศษเสี้ยว (ต่ำสุดที่ 18.2%) ของการคำนวณที่ GSHARD ต้องการ [4]

ความไวและความทนทาน

DeepSeekMoe แสดงความไวต่อการปิดการใช้งานของผู้เชี่ยวชาญที่ถูกกำหนดเส้นทางสูงสุดเมื่อเทียบกับ GSHARD ซึ่งบ่งบอกถึงความซ้ำซ้อนของพารามิเตอร์ที่ต่ำกว่า ผู้เชี่ยวชาญที่ถูกกำหนดเส้นทางแต่ละคนใน DeepseekMoe นั้นไม่สามารถถูกแทนที่ได้มากขึ้นเพิ่มความแข็งแกร่งและความสามารถพิเศษของโมเดล [1] คุณลักษณะนี้ช่วยให้ DeepSeekMoe รักษาประสิทธิภาพสูงได้แม้ว่าจะมีการเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญน้อยลง

บทสรุป

โดยสรุป DeepSeekMoe มีประสิทธิภาพสูงกว่า GSHARD ผ่านกลยุทธ์ทางสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมที่ช่วยเพิ่มความเชี่ยวชาญของผู้เชี่ยวชาญทำให้การปรับสมดุลโหลดง่ายขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพการคำนวณ ความก้าวหน้าเหล่านี้ช่วยให้ DeepSeekMoe บรรลุผลการปฏิบัติงานที่ล้ำสมัยด้วยทรัพยากรที่น้อยลงทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการใช้งาน MOE ในอนาคตในงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ