Mitkä ovat tärkeimmät erot Deepseekin MOE -järjestelmän ja muiden LLM -arkkitehtuurien välillä

-koulutuksen (MOE) arkkitehtuuri

DeepSeek käyttää kokeilun (MOE) arkkitehtuuria, joka aktivoi selektiivisesti vain sen parametrien alajoukon jokaiselle tehtävälle. Tämä on ristiriidassa tavanomaisten LLM: ien kanssa, kuten GPT-3.5, jotka aktivoivat koko mallin sekä harjoituksen että päätelmien aikana. Deepseekin lähestymistapa antaa sen toimia vain 37 miljardilla aktiivisella parametrilla yhteensä 671 miljardista, mikä johtaa huomattavasti laskennallisten kustannusten vähentymiseen ja parantuneeseen tehokkuuteen [1] [5].

Resurssien tehokas käyttö

Selektiivinen aktivointi DeepSeekissä antaa sille mahdollisuuden hyödyntää resursseja tehokkaammin. Aktivoimalla alle 6% parametreistaan ​​milloin tahansa, se saavuttaa tehtäväkohtaisen tarkkuuden, jolloin malli voi räätälöidä suorituskyvyn tiettyjen tehtävien vaatimuksiin aiheuttamatta suurempiin, täysin aktivoituihin malleihin liittyvää yleiskustannusta [1] [3 ].].

Edistyneet huomiomekanismit

DeepSeek sisältää monen pään piilevän huomion (MLA), mikä parantaa sen kykyä käsitellä tietoja pakattamalla avainarvovälimuisti piileviksi vektoreiksi. Tämä innovaatio vähentää dramaattisesti muistin käyttöä päätelmien aikana verrattuna perinteisiin huomion mekanismeihin, jotka vaativat kokonaisten avainarvoparien lataamista jokaiselle käsiteltylle tunnukselle [3] [5]. MLA -mekanismi varmistaa myös, että DeepSeek ylläpitää korkeaa huomion laatua minimoimalla muistin yläpuolella.

Pitkien kontekstien käsittely

DeepSeek on suunniteltu hallitsemaan pitkiä kontekstiikkunoita tehokkaasti tukemaan jopa 128 kt tokenia. Tämä kyky on erityisen edullinen monimutkaisissa tehtävissä, jotka vaativat laajaa asiayhteystietoa, kuten koodin luomista ja tietojen analysointia. Perinteiset mallit kamppailevat usein pidempien kontekstien kanssa muistirajoitteiden takia, mikä tekee Deepseekin arkkitehtuurista sopivamman sovelluksille, jotka vaativat johdonmukaisuutta suurten tietojoukkojen välillä [1] [4].

Erikoistuneen asiantuntija reititys

Deepseekin MOE-järjestelmässä on edistyneitä reititysmekanismeja, jotka sallivat hienorakeisen asiantuntijan erikoistumisen. Toisin kuin vanhemmat MOE -arkkitehtuurit, jotka saattavat kärsiä asiantuntijoiden käytön tehottomista, Deepseek mukauttaa dynaamisesti asiantuntijakuormia ja käyttää yhteisiä asiantuntijoita yleisen tiedon kaappaamiseksi ilman redundanssia. Tämä johtaa parannettuun erikoistumiseen ja suorituskykyyn monilla tehtävissä [2] [6].

Päätelmä

Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseekin MOE -arkkitehtuuri erottaa itsensä muista LLM: stä parametrien selektiivisen aktivoinnin, tehokkaan resurssien hyödyntämisen, edistyneiden huomion mekanismien, pitkien kontekstien käsittelemisen ja erikoistuneen asiantuntija reitityksen avulla. Nämä innovaatiot eivät vain lisää suorituskykyä, vaan myös vähentävät merkittävästi laskennallisia kustannuksia, mikä tekee Deepseekistä pakottavan vaihtoehdon suurten kielimallien maisemaan.