DeepSeekmoe如何与其他Moe架构（如GSHARD）进行比较

##建筑创新

** 1。专家专业和细分
DeepSeekmoe介绍了一种细粒度的专家细分方法，可以为每个输入令牌提供更灵活的激活专家组合。这与GSHARD形成鲜明对比，Gshard的专家更加独立。该细分实现了增强的多样性和专业化，这对于优化各种任务的性能至关重要[1] [5]。

** 2。负载平衡而没有辅助损失
与GSHARD依赖于专家之间负载平衡的辅助损失不同，DeepSeekmoe在培训期间对每个专家都采用了动态调整偏见条款。此方法可确保平衡利用率，而不会与辅助损失相关的性能降解风险。这项创新简化了训练过程并提高了整体模型效率[5] [6]。

##性能比较

** 1。参数效率
经验结果表明，即使在较低的参数计数下，DeepSeekmoe也可以达到卓越的性能。例如，一个20亿个参数DeepSeekmoe模型优于GSHARD的20亿个模型，并且与GSHARD的29亿型模型的性能相匹配，GSHARD的29亿型模型是专家参数和计算的1.5倍[1] [3]。这表明DeepSeekmoe能够最大程度地提高性能，同时最大程度地减少资源使用情况。

** 2。计算成本
DeepSeekmoe旨在在计算上有效。当扩展高达160亿个参数时，它可以通过诸如Llama2之类的模型保持竞争性能，同时仅使用了密度较差的模型[2] [3]所需的40％的计算。此外，初步测试将DeepSeekmoe缩放到1450亿个参数表明，它可以与较大的模型相当地执行，同时仅利用GSHARD [4]所需的计算的分数（低至18.2％）。

##灵敏度和鲁棒性

与GSHARD相比，DeepSeekmoe对最高路由专家的残疾具有更大的敏感性，这表明参数冗余性较低。 DeepSeekmoe的每个路线专家都更不可替代，从而增强了模型的鲁棒性和专业化功能[1]。这种特征使DeepSeekmoe即使激活了较少的专家，也可以保持高性能。

＃＃ 结论

总而言之，DeepSeekmoe通过其创新的建筑策略优于GSHARD，从而增强专家专业化，简化负载平衡并提高计算效率。这些进步使DeepSeekmoe能够以更少的资源来实现最先进的绩效，这使其成为自然语言处理任务中未来MOE实施的令人信服的选择。