Ποιες είναι οι κύριες διαφορές μεταξύ του συστήματος MOE της Deepseek και άλλων αρχιτεκτονικών LLM

Αρχιτεκτονική μείγματος (MOE)

Η DeepSeeek χρησιμοποιεί ένα μείγμα εξουσιοδότησης (MOE) αρχιτεκτονική, η οποία ενεργοποιεί επιλεκτικά μόνο ένα υποσύνολο των παραμέτρων του για κάθε εργασία. Αυτό έρχεται σε αντίθεση με τα συμβατικά LLMS, όπως το GPT-3.5, το οποίο ενεργοποιεί ολόκληρο το μοντέλο κατά τη διάρκεια τόσο της εκπαίδευσης όσο και της συμπερίληψης. Η προσέγγιση του Deepseek της επιτρέπει να λειτουργεί με μόνο 37 δισεκατομμύρια ενεργές παραμέτρους από συνολικά 671 δισεκατομμύρια, οδηγώντας σε σημαντικές μειώσεις του υπολογιστικού κόστους και βελτιωμένη αποτελεσματικότητα [1] [5].

αποτελεσματική χρήση πόρων

Η επιλεκτική ενεργοποίηση στο Deepseek της επιτρέπει να χρησιμοποιεί τους πόρους πιο αποτελεσματικά. Ενεργοποιώντας λιγότερο από το 6% των παραμέτρων του ανά πάσα στιγμή, επιτυγχάνει ακρίβεια ειδικής για την εργασία, επιτρέποντας στο μοντέλο να προσαρμόσει τις επιδόσεις του στις απαιτήσεις συγκεκριμένων καθηκόντων χωρίς να επιβαρύνεται με τα γενικά, πλήρως ενεργοποιημένα μοντέλα [1] [3 ].

Προχωρημένοι μηχανισμοί προσοχής

Το Deepseek ενσωματώνει την προσοχή πολλαπλών κεφαλών λανθάνουσας προσοχής (MLA), η οποία ενισχύει την ικανότητά της να επεξεργάζεται τα δεδομένα συμπιέζοντας την προσωρινή μνήμη της τιμής κλειδιών σε λανθάνοντες φορείς. Αυτή η καινοτομία μειώνει δραστικά τη χρήση της μνήμης κατά τη διάρκεια των συμπερασμάτων σε σύγκριση με τους παραδοσιακούς μηχανισμούς προσοχής που απαιτούν τη φόρτωση ολόκληρων ζευγών κλειδιού-τιμής για κάθε επεξεργασμένο συμβολικό [3] [5]. Ο μηχανισμός MLA εξασφαλίζει επίσης ότι το Deepseek διατηρεί μεγάλη ποιότητα προσοχής ενώ ελαχιστοποιεί τα γενικά έξοδα της μνήμης.

Χειρισμός μεγάλων πλαισίων

Το Deepseek έχει σχεδιαστεί για να διαχειρίζεται αποτελεσματικά τα μακρά παράθυρα περιβάλλοντος, υποστηρίζοντας έως και 128k μάρκες. Αυτή η δυνατότητα είναι ιδιαίτερα επωφελής για σύνθετα καθήκοντα που απαιτούν εκτεταμένες πληροφορίες συμφραζόμενων, όπως η παραγωγή κώδικα και η ανάλυση δεδομένων. Τα παραδοσιακά μοντέλα συχνά αγωνίζονται με μεγαλύτερα πλαίσια λόγω περιορισμών μνήμης, καθιστώντας την αρχιτεκτονική του Deepseek πιο κατάλληλη για εφαρμογές που απαιτούν συνοχή σε μεγάλα σύνολα δεδομένων [1] [4].

εξειδικευμένη δρομολόγηση εμπειρογνωμόνων

Το σύστημα MOE της Deepseek διαθέτει προηγμένους μηχανισμούς δρομολόγησης που επιτρέπουν την εξειδίκευση των εμπειρογνωμόνων. Σε αντίθεση με τις παλαιότερες αρχιτεκτονικές MOE που μπορεί να υποφέρουν από αναποτελεσματικότητα στη χρήση εμπειρογνωμόνων, η Deepseek προσαρμόζει δυναμικά φορτία εμπειρογνωμόνων και απασχολεί κοινούς εμπειρογνώμονες για να συλλάβει κοινές γνώσεις χωρίς πλεονασμό. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα βελτιωμένη εξειδίκευση και απόδοση σε μια σειρά εργασιών [2] [6].

Συμπέρασμα

Συνοπτικά, η αρχιτεκτονική MOE του Deepseek διακρίνεται από άλλα LLMS μέσω της επιλεκτικής ενεργοποίησης των παραμέτρων, της αποτελεσματικής χρήσης των πόρων, των προχωρημένων μηχανισμών προσοχής, της ικανότητας χειρισμού μεγάλων πλαισίων και της εξειδικευμένης δρομολόγησης εμπειρογνωμόνων. Αυτές οι καινοτομίες όχι μόνο ενισχύουν την απόδοση, αλλά επίσης μειώνουν σημαντικά το υπολογιστικό κόστος, καθιστώντας το Deepseek μια επιτακτική επιλογή στο τοπίο των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων.