Wat zijn de belangrijkste verschillen tussen het MOE -systeem van Deepseek en andere LLM -architecturen

Mengsel-van-experts (MOE) architectuur

DeepSeek maakt gebruik van een mix-of-experts (MOE) -architectuur, die selectief alleen een subset van zijn parameters voor elke taak activeert. Dit staat in contrast met conventionele LLMS, zoals GPT-3.5, die het hele model activeren tijdens zowel training als gevolgtrekking. Met de aanpak van Deepseek kan het werken met slechts 37 miljard actieve parameters op een totaal van 671 miljard, wat leidt tot aanzienlijke verlagingen van de rekenkosten en verbeterde efficiëntie [1] [5].

Efficiënt gebruik van hulpbronnen

De selectieve activering in DeepSeek stelt het in staat om bronnen effectiever te gebruiken. Door minder dan 6% van zijn parameters op elk willekeurig moment te activeren, bereikt het taakspecifieke precisie, waardoor het model zijn prestaties kan afstemmen op de vereisten van specifieke taken zonder de overhead te maken die is geassocieerd met grotere, volledig geactiveerde modellen [1] [3 [3 [3 [3 ].

Geavanceerde aandachtsmechanismen

Deepseek neemt multi-head latente aandacht (MLA) op, wat het vermogen vergroot om gegevens te verwerken door de cache van de sleutelwaarde in latent vectoren te comprimeren. Deze innovatie vermindert het geheugengebruik tijdens de gevolgtrekking drastisch in vergelijking met traditionele aandachtsmechanismen die het laden van hele sleutelwaardeparen voor elk verwerkt token vereisen [3] [5]. Het MLA -mechanisme zorgt er ook voor dat Deepseek hoge aandachtskwaliteit behoudt en geheugen overhead minimaliseert.

Lange contexten afhandelen

Deepseek is ontworpen om lange contextvensters effectief te beheren, ter ondersteuning van maximaal 128K -tokens. Deze mogelijkheid is met name voordelig voor complexe taken die uitgebreide contextuele informatie vereisen, zoals het genereren van codes en gegevensanalyse. Traditionele modellen worstelen vaak met langere contexten vanwege geheugenbeperkingen, waardoor de architectuur van DeepSeek geschikter is voor toepassingen die samenhang eisen over grote datasets [1] [4].

Gespecialiseerde expertroutering

Het MOE-systeem van DeepSeek heeft geavanceerde routeringsmechanismen die specialisatie van de expert mogelijk maken. In tegenstelling tot oudere MOE -architecturen die mogelijk kunnen lijden aan inefficiënties in het gebruik van experts, past Deepseek deskundige belastingen aan en gebruikt hij gedeelde experts om gemeenschappelijke kennis te veroveren zonder redundantie. Dit resulteert in verbeterde specialisatie en prestaties in verschillende taken [2] [6].

Conclusie

Samenvattend onderscheidt de MOE -architectuur van Deepseek zich van andere LLM's door de selectieve activering van parameters, efficiënte middelengebruik, geavanceerde aandachtsmechanismen, mogelijkheden voor het verwerken van lange contexten en gespecialiseerde routing van deskundigen. Deze innovaties verbeteren niet alleen de prestaties, maar verminderen ook de rekenkosten aanzienlijk, waardoor Deepseek een dwingende optie is in het landschap van grote taalmodellen.