กลไกความสนใจแฝงหลายหัว (MLA) ของ Deepseek มีข้อได้เปรียบที่สำคัญหลายประการที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับกลไกความสนใจแบบดั้งเดิม นี่คือประโยชน์หลัก:
ข้อดีที่สำคัญของความสนใจแฝงหลายหัว
** 1. การใช้หน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพ
MLA ใช้การบีบอัดข้อต่อคีย์ระดับต่ำซึ่งจะช่วยลดขนาดของแคชคีย์-ค่า (KV) อย่างมีนัยสำคัญในระหว่างการอนุมาน การบีบอัดนี้ช่วยให้ MLA สามารถจัดเก็บเวกเตอร์ KV ได้เพียง 1/16th ของขนาดดั้งเดิมซึ่งนำไปสู่การออมที่สำคัญในข้อกำหนดของหน่วยความจำ GPU [2] [9] เป็นผลให้สามารถจัดการกับโมเดลขนาดใหญ่และความยาวบริบทที่ยาวขึ้นโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณที่ครอบงำ
** 2. ปรับปรุงประสิทธิภาพการอนุมาน
ด้วยการลดค่าใช้จ่ายหน่วยความจำที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บ KV ให้น้อยที่สุด MLA ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมาน มันช่วยให้การสร้างโทเค็นเร็วขึ้นในขณะที่ยังคงเอาท์พุทความสนใจคุณภาพสูงกว่ากลไกความสนใจแบบหลายหัวแบบดั้งเดิม (MHA) [2] [10] ประสิทธิภาพนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้การประมวลผลแบบเรียลไทม์
** 3. ประสิทธิภาพของงานที่ได้รับการปรับปรุง
MLA ได้รับการออกแบบมาเพื่อระบุความสัมพันธ์ที่เหมาะสมภายในข้อมูลโดยเน้นรายละเอียดเฉพาะในอินพุตที่หลากหลาย ความสามารถนี้ช่วยปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการประมวลผลงานที่ซับซ้อนซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพโดยรวมที่ดีขึ้นในแอพพลิเคชั่นต่าง ๆ เช่นความเข้าใจภาษาธรรมชาติและการสร้าง [3] [4]
** 4. ความยืดหยุ่น
สถาปัตยกรรมของ MLA รองรับความสามารถในการปรับขนาดในแบบจำลองขนาดใหญ่เช่น Deepseek-V2 ซึ่งสามารถเปิดใช้งานเพียงเศษเสี้ยวของพารามิเตอร์ในระหว่างงานที่เฉพาะเจาะจง การเปิดใช้งานการเลือกนี้ช่วยให้การใช้ทรัพยากรมีประสิทธิภาพในขณะที่ยังคงมีประสิทธิภาพสูงในงานที่หลากหลาย [3] [7]
** 5. การจัดการบริบทที่ยาวนาน
กลไก MLA ของ Deepseek มีความเชี่ยวชาญในการจัดการหน้าต่างบริบทที่ยาวนานซึ่งรองรับโทเค็นสูงสุด 128K คุณลักษณะนี้มีความสำคัญสำหรับงานที่ต้องการการประมวลผลข้อมูลที่กว้างขวางเช่นการสร้างรหัสและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้มั่นใจว่าการเชื่อมโยงและความแม่นยำมากกว่าอินพุตขนาดใหญ่ [3] [4]
โดยสรุปกลไกความสนใจแฝงหลายหัวของ Deepseek รวมการใช้หน่วยความจำที่มีประสิทธิภาพเข้ากับประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่ดีขึ้นทำให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการสร้างแบบจำลองภาษาขั้นสูงและแอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนอื่น ๆ
การอ้างอิง:[1] https://planetbanatt.net/articles/mla.html
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434V2
[3] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-his-new-llm-in-one-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-multi-head-latent-attention-mla-%B8%8F
[7] https://www.metriccoders.com/post/deepseek-v2-large-language-model-llm-architecture-an-introduction
[8] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-and-facts
[9] https://guptadeepak.com/deepseek-revolutionizing-ai-with-eficiency-innovation-and-affordability/
[10] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficience-and-scale/
[11] https://www.youtube.com/watch?v=Jl49Flojyng