Jaké jsou hlavní rozdíly mezi systémem MOE Deepseek a dalšími architekturami LLM

Směs-experts (MOE) Architektura

DeepSeek používá architekturu směsi expertů (MOE), která selektivně aktivuje pouze podskupinu svých parametrů pro každou úlohu. To kontrastuje s konvenčními LLM, jako je GPT-3.5, které aktivují celý model během tréninku i odvození. Přístup Deepseek umožňuje fungovat s pouze 37 miliardami aktivních parametrů z celkem 671 miliard, což vede k významnému snížení výpočetních nákladů a zlepšení účinnosti [1] [5].

Efektivní využití zdrojů

Selektivní aktivace v DeepSeeku jí umožňuje efektivněji využívat zdroje. Aktivací méně než 6% svých parametrů v daném okamžiku dosáhne přesnosti specifické pro daný úkol, což umožňuje modelu přizpůsobit jeho výkon požadavkům konkrétních úkolů, aniž by vznikly režii spojené s většími, plně aktivovanými modely [1] [3 [3 ].

Mechanismy pokročilé pozornosti

DeepSeek zahrnuje více head latentní pozornosti (MLA), což zvyšuje jeho schopnost zpracovávat data komprimováním mezipaměti klíčové hodnoty do latentních vektorů. Tato inovace drasticky snižuje využití paměti během závěru ve srovnání s tradičními mechanismy pozornosti, které vyžadují načtení celých párů klíčových hodnot pro každý zpracovaný token [3] [5]. Mechanismus MLA také zajišťuje, že Deepseek udržuje vysokou kvalitu pozornosti a zároveň minimalizuje režii paměti.

Manipulace s dlouhými kontexty

DeepSeek je navržen tak, aby efektivně spravoval okna s dlouhými kontexty a podporoval až 128 000 tokenů. Tato schopnost je obzvláště výhodná pro složité úkoly, které vyžadují rozsáhlé kontextové informace, jako je generování kódu a analýza dat. Tradiční modely často bojují s delšími kontexty v důsledku omezení paměti, díky čemuž je Deepseekova architektura vhodnější pro aplikace, které vyžadují soudržnost napříč velkými datovými sadami [1] [4].

Specialized Expert směrování

Systém MOE Deepseek obsahuje pokročilé směrovací mechanismy, které umožňují jemnozrnnou odbornou specializaci. Na rozdíl od starších architektur MOE, které mohou trpět neefektivností při využití odborníků, Deepseek dynamicky upravuje odborné zatížení a zaměstnává sdílené odborníky k zachycení běžných znalostí bez nadbytečnosti. To má za následek zlepšení specializace a výkonu v celé řadě úkolů [2] [6].

Závěr

Stručně řečeno, Deepseekova architektura MOE se odlišuje od ostatních LLM prostřednictvím selektivní aktivace parametrů, efektivního využití zdrojů, mechanismům pokročilé pozornosti, schopností pro manipulaci s dlouhými kontexty a specializovaným odborným směrováním. Tyto inovace nejen zvyšují výkon, ale také výrazně snižují výpočetní náklady, což činí Deepseek přesvědčivou možností v krajině velkých jazykových modelů.