Deepseekmoe, özellikle GSHARD ile karşılaştırıldığında uzmanlar (MOE) mimarilerinin karışımı alanında önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Aşağıda, Deepseekmoe'nun kendisini nasıl farklılaştırdığına ve Gshard'a çeşitli açılardan nasıl daha iyi performans gösterdiğine genel bir bakış bulunmaktadır.
Mimari Yenilikler
** 1. Uzman uzmanlığı ve segmentasyon
Deepseekmoe, her bir girdi jetonu için aktifleştirilmiş uzmanların daha esnek kombinasyonlarına izin veren ince taneli bir uzman segmentasyon yaklaşımı sunar. Bu, uzmanların daha bağımsız çalıştığı GSHard ile tezat oluşturuyor. Segmentasyon, farklı görevlerde performansı optimize etmek için çok önemli olan çeşitlilik ve uzmanlaşmayı sağlar [1] [5].
** 2. Yardımcı kayıplar olmadan yük dengeleme
Uzmanlar arasında yük dengeleme için yardımcı kayıplara dayanan Gshard'ın aksine, Deepseekmoe, eğitim sırasında her uzman için önyargı terimlerinin dinamik bir şekilde ayarlanmasını kullanır. Bu yöntem, yardımcı kayıplarla ilişkili performans bozulması riski olmadan dengeli kullanım sağlar. Bu yenilik eğitim sürecini basitleştirir ve genel model verimliliğini artırır [5] [6].
Performans Karşılaştırmaları
** 1. Parametre verimliliği
Ampirik sonuçlar, Deepseekmoe'nun daha düşük bir parametre sayısında bile üstün performans elde ettiğini göstermektedir. Örneğin, 2 milyar parametre Deepseekmoe modeli, Gshard'ın 2 milyar modelini önemli ölçüde daha iyi performans gösteriyor ve Gshard'ın uzman parametrelerinin ve hesaplamasının 1,5 katına sahip 2,9 milyar modelinin performansıyla eşleşiyor [1] [3]. Bu, Deepseekmoe'nin kaynak kullanımını en aza indirirken performansı en üst düzeye çıkarma yeteneğini gösterir.
** 2. Hesaplama maliyeti
Deepseekmoe hesaplamalı olarak verimli olacak şekilde tasarlanmıştır. 16 milyar parametreye kadar ölçeklendirildiğinde, daha yoğun modellerin gerektirdiği hesaplamaların sadece% 40'ını kullanırken Lama2 gibi modellerle rekabetçi performansı korur [2] [3]. Ayrıca, DeepSeekmoe'u 145 milyar parametreye ölçeklendiren ön testler, GSHARD tarafından ihtiyaç duyulan hesaplamaların sadece bir kısmını (%18.2'ye kadar) kullanırken daha büyük modeller için nispeten performans gösterebileceğini göstermektedir [4].
Hassasiyet ve sağlamlık
Deepseekmoe, en çok yönlendirilmiş uzmanların GSHARD'a kıyasla devre dışı bırakılmasına daha fazla duyarlılık sergiliyor ve bu da daha düşük parametre yedekliliğini gösteriyor. Deepseekmoe'daki her yönlendirilmiş uzman, modelin sağlamlığını ve uzmanlık yeteneklerini artırarak daha yeri doldurulamaz [1]. Bu karakteristik, Deepseekmoe'nun daha az uzman etkinleştirilse bile yüksek performansı korumasını sağlar.
Çözüm
Özetle, Deepseekmoe, uzman uzmanlığını artıran, yük dengelemesini basitleştiren ve hesaplama verimliliğini artıran yenilikçi mimari stratejileri aracılığıyla GSHARD'dan daha iyi performans gösterir. Bu gelişmeler, DeepSeekmoe'nun daha az kaynakla son teknoloji ürünü performans elde etmesini sağlar ve bu da onu doğal dil işleme görevlerinde gelecekteki MOE uygulamaları için zorlayıcı bir seçim haline getirir.
Alıntılar:[1] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70.pdf
[2] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70/
[3] https://arxiv.org/html/2401.06066v1
[4] https://www.semanticscholar.org/paper/deepseekmoe:-towards-ultate-expert-dai-ing/16d6e1ed1cf72212f615464f3aa59d18bc95fda
[5] https://www.marktechpost.com/2024/01/18/deepseek-ai-proposes-deepseekmoe-an-innovative-mixthe-of-secperts-moe-language-model-architecture -Tömert-uzmanlık uzmanlığı/
[6] https://arxiv.org/html/2405.04434v3
[7] http://arxiv.org/abs/2401.06066v1
[8] https://www.researchgate.net/publication/384221574_deepseekmoe_towards_ultate_expert_spacialization_in_mixture-ife-experts_language_models
[9] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-uniquewaveys-from-depseek-v3?lang=en