„Deepseek“ kelių galvučių latentinis dėmesio (MLA) mechanizmas suteikia keletą pagrindinių pranašumų, kurie padidina jo našumą ir efektyvumą, palyginti su tradiciniais dėmesio mechanizmais. Čia yra pirminiai pranašumai:
Pagrindiniai kelių galvučių latentinio dėmesio pranašumai
** 1. Efektyvus atminties naudojimas
MLA naudoja žemos rango rakto vertės sąnario suspaudimą, o tai žymiai sumažina rakto vertės (KV) talpyklos dydį, reikalingą išvados metu. Šis glaudinimas leidžia MLA laikyti KV vektorių tik 1/16 pradinio dydžio, todėl GPU atminties reikalavimai sutaupo žymiai [2] [9]. Dėl to jis gali valdyti didesnius modelius ir ilgesnį konteksto ilgį be per daug skaičiavimo išteklių.
** 2. Patobulintas išvadų atlikimas
Sumažindama atminties pridėtines išlaidas, susijusias su KV saugykla, MLA padidina išvadų efektyvumą. Tai leidžia greičiau sugeneruoti žetonus, išlaikant aukštos kokybės dėmesio rezultatus, pralenkiant tradicinius daugiafunkcinių dėmesio (MHA) mechanizmus [2] [10]. Šis efektyvumas yra ypač naudingas programoms, reikalaujančioms apdorojimo realiuoju laiku.
** 3. Patobulintas užduoties atlikimas
MLA yra skirtas nustatyti niuansuotus ryšius duomenimis, daugiausia dėmesio skiriant konkrečioms detalėms įvairioms įvestims. Ši galimybė pagerina modelio gebėjimą apdoroti sudėtingas užduotis, todėl geresnis bendras našumas įvairiose programose, tokiose kaip natūralios kalbos supratimas ir generavimas [3] [4].
** 4. Mastelio keitimas
MLA architektūra palaiko mastelį dideliuose modeliuose, tokiuose kaip „Deepseeek-V2“, kuri konkrečiomis užduotimis gali suaktyvinti tik dalį jo parametrų. Šis selektyvus aktyvavimas leidžia efektyviai naudoti išteklius, tuo pačiu pasiekiant aukštą našumą įvairiose užduotyse [3] [7].
** 5. Tvarkyti ilgus kontekstus
„Deepseek“ MLA mechanizmas yra tinkamas valdyti ilgus kontekstinius langus, palaikančius iki 128 k žetonų. Ši funkcija yra labai svarbi užduotims, kurioms reikia apdoroti išsamią informaciją, tokią kaip kodo generavimas ir duomenų analizė, užtikrinant nuoseklumą ir tikslumą dideliems įėjimams [3] [4].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek“ kelių galvučių latentinis dėmesio mechanizmas sujungia efektyvų atminties naudojimą su geresniu našumu ir mastelio keitimu, todėl tai yra galingas įrankis pažangių kalbų modeliavimui ir kitoms sudėtingoms AI programoms.
Citatos:[1] https://planetbanatt.net/articles/mla.html
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434v2
[3] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-reed-to-know-out-this-new-llm-in-on-oone-place
[4] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-v2/
[5] https://arxiv.org/html/2405.04434v4
[6] https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/a-visual-walkthrough-of-deepseeks-hulti-head-latent-attern-mla-%ef%B8%8F
[7] https://www.metriccoders.com/post/deepseek-v2-large-language-model-llm-architcture-an-introduction
[8] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-and-facts
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionizing-ai-with-efictificatity innovation-and-afordability/
[10] https://adaci.org/deepseek-v3-oxplied-optimizing-fefictity-and-cale/
[11] https://www.youtube.com/watch?v=JL49Flojyng