DeepSeek daudzfērnu latentās uzmanības (MLA) mehānisms piedāvā vairākas galvenās priekšrocības, kas uzlabo tā veiktspēju un efektivitāti, salīdzinot ar tradicionālajiem uzmanības mehānismiem. Šeit ir galvenie ieguvumi:
Vairāku galvas latentas uzmanības priekšrocības
** 1. Efektīva atmiņas lietošana
MLA izmanto zemas pakāpes atslēgas vērtības locītavas saspiešanu, kas ievērojami samazina atslēgas vērtības (KV) kešatmiņas lielumu, kas nepieciešams secinājumu laikā. Šī saspiešana ļauj MLA saglabāt KV vektorus tikai 1/16 no sākotnējā izmēra, izraisot ievērojamus ietaupījumus GPU atmiņas prasībās [2] [9]. Tā rezultātā tas var apstrādāt lielākus modeļus un ilgāku konteksta garumu, nepārspējot skaitļošanas resursus.
** 2. Uzlabota secinājumu veiktspēja
Minimizējot atmiņas pieskaitāmās izmaksas, kas saistītas ar KV krātuvi, MLA uzlabo secinājumu efektivitāti. Tas ļauj ātrāk veidot marķieru ģenerēšanu, vienlaikus saglabājot augstas kvalitātes uzmanības rezultātus, pārspējot tradicionālās vairāku galvas uzmanības (MHA) mehānismus [2] [10]. Šī efektivitāte ir īpaši izdevīga lietojumprogrammām, kurām nepieciešama reāllaika apstrāde.
** 3. Uzlabota uzdevuma veiktspēja
MLA ir paredzēts, lai identificētu niansētas attiecības datos, koncentrējoties uz konkrētām detaļām dažādās ieejās. Šī spēja uzlabo modeļa spēju apstrādāt sarežģītus uzdevumus, kā rezultātā tiek veikts labāks vispārējs sniegums dažādās lietojumprogrammās, piemēram, dabiskās valodas izpratnē un ģenerēšanā [3] [4].
** 4. Mērogojamība
MLA arhitektūra atbalsta mērogojamību lielos modeļos, piemēram, DeepSEEK-V2, kas konkrētu uzdevumu laikā var aktivizēt tikai daļu no tā parametriem. Šī selektīvā aktivācija ļauj efektīvi izmantot resursus, vienlaikus sasniedzot augstu veiktspēju plašā uzdevumu klāstā [3] [7].
** 5. Darba konteksti
DeepSeek MLA mehānisms ir lietpratīgs, pārvaldot garos konteksta logus, atbalstot līdz 128k žetoniem. Šī funkcija ir būtiska uzdevumiem, kuriem nepieciešama plaša informācija, piemēram, kodu ģenerēšana un datu analīze, nodrošinot saskaņotību un precizitāti lielās ieejās [3] [4].
Rezumējot, DeepSeek vairāku galvu latentās uzmanības mehānisms apvieno efektīvu atmiņas izmantošanu ar uzlabotu veiktspēju un mērogojamību, padarot to par jaudīgu rīku uzlabotai valodas modelēšanai un citām sarežģītām AI lietojumprogrammām.
Atsauces:[1] https://planetbanatt.net/articles/mla.html
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434v2
[3.]
[4] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-v2/
[5] https://arxiv.org/html/2405.04434v4
.
[7] https://www.metriccoders.com/post/deepseek-v2-large-language-model-llm-architecture-antrodation
[8] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-nacts
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolucioning-ai-with-effity-innovation-and-fakreability/
[10] https://adasci.org/deepseek-v3-explated-optimizing-effity-and-scale/
[11] https://www.youtube.com/watch?v=jl49flojyng