Quelles sont les principales différences entre le système MOE de Deepseek et d'autres architectures LLM

Architecture du mélange de mélange (MOE)

Deepseek utilise une architecture de mélange de réseaux (MOE), qui active sélectivement qu'un sous-ensemble de ses paramètres pour chaque tâche. Cela contraste avec les LLM conventionnels, comme GPT-3.5, qui activent l'ensemble du modèle pendant la formation et l'inférence. L'approche de Deepseek lui permet de fonctionner avec seulement 37 milliards de paramètres actifs sur un total de 671 milliards, entraînant des réductions significatives des coûts de calcul et une amélioration de l'efficacité [1] [5].

Utilisation efficace des ressources

L'activation sélective de Deepseek lui permet d'utiliser plus efficacement les ressources. En activant moins de 6% de ses paramètres à un moment donné, il atteint une précision spécifique à la tâche, permettant au modèle d'adapter ses performances aux exigences de tâches spécifiques sans encourir les frais généraux associés à des modèles plus grands et entièrement activés [1] [3 ].

Mécanismes d'attention avancés

Deepseek intègre l'attention latente multi-têtes (MLA), ce qui améliore sa capacité à traiter les données en compressant le cache de valeur clé en vecteurs latents. Cette innovation réduit considérablement l'utilisation de la mémoire pendant l'inférence par rapport aux mécanismes d'attention traditionnels qui nécessitent de charger des paires de valeurs clés entières pour chaque jeton traité [3] [5]. Le mécanisme MLA garantit également que Deepseek maintient une qualité d'attention élevée tout en minimisant les frais généraux de mémoire.

Gestion des contextes longs

Deepseek est conçu pour gérer efficacement les fenêtres de contexte longs, prenant en charge jusqu'à 128 000 jetons. Cette capacité est particulièrement avantageuse pour les tâches complexes qui nécessitent des informations contextuelles étendues, telles que la génération de code et l'analyse des données. Les modèles traditionnels luttent souvent avec des contextes plus longs en raison des contraintes de mémoire, ce qui rend l'architecture de Deepseek plus adaptée aux applications qui exigent la cohérence dans les grands ensembles de données [1] [4].

Routage d'experts spécialisé

Le système MOE de Deepseek propose des mécanismes de routage avancés qui permettent une spécialisation d'experts à grain fin. Contrairement aux architectures MOE plus anciennes qui peuvent souffrir d'inefficacité dans l'utilisation des experts, Deepseek ajuste dynamiquement les charges d'experts et utilise des experts partagés pour capturer la notoriété commune sans redondance. Il en résulte une spécialisation et des performances améliorées sur une gamme de tâches [2] [6].

Conclusion

En résumé, l'architecture MOE de Deepseek se distingue des autres LLM par son activation sélective des paramètres, l'utilisation efficace des ressources, les mécanismes d'attention avancés, la capacité de gérer de longs contextes et le routage expert spécialisé. Ces innovations améliorent non seulement les performances, mais réduisent également considérablement les coûts de calcul, faisant de Deepseek une option convaincante dans le paysage des modèles de grandes langues.