Quali sono le principali differenze tra il sistema MOE di DeepSeek e altre architetture LLM

miscela di esperti (MOE)

DeepSeek impiega un'architettura MOE di Experts (MOE), che attiva selettivamente solo un sottoinsieme dei suoi parametri per ciascuna attività. Ciò contrasta con LLM convenzionali, come GPT-3.5, che attiva l'intero modello sia durante l'allenamento che l'inferenza. L'approccio di DeepSeek gli consente di operare con soli 37 miliardi di parametri attivi su un totale di 671 miliardi, portando a significative riduzioni dei costi computazionali e una migliore efficienza [1] [5].

efficiente utilizzo delle risorse

L'attivazione selettiva in DeepSeek gli consente di utilizzare le risorse in modo più efficace. Attivando meno del 6% dei suoi parametri in qualsiasi momento, raggiunge la precisione specifica dell'attività, consentendo al modello di adattare le sue prestazioni ai requisiti di compiti specifici senza incorrere in sovraccarico associate a modelli più grandi e completamente attivati ​​[1] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] ].

meccanismi di attenzione avanzata

DeepSeek incorporates Multi-Head Latent Attention (MLA), which enhances its ability to process data by compressing the key-value cache into latent vectors. Questa innovazione riduce drasticamente l'utilizzo della memoria durante l'inferenza rispetto ai tradizionali meccanismi di attenzione che richiedono il caricamento di coppie di valore chiave per ciascun token elaborato [3] [5]. Il meccanismo MLA garantisce anche che DeepSeek mantenga un'alta qualità dell'attenzione riducendo al minimo le spese generali di memoria.

Gestione di contesti lunghi

DeepSeek è progettato per gestire efficacemente Windows a lungo contesto, supportando fino a 128k token. Questa capacità è particolarmente vantaggiosa per compiti complessi che richiedono informazioni contestuali estese, come la generazione di codice e l'analisi dei dati. I modelli tradizionali spesso lottano con contesti più lunghi a causa di vincoli di memoria, rendendo l'architettura di DeepSeek più adatta alle applicazioni che richiedono coerenza attraverso set di dati di grandi dimensioni [1] [4].

routing esperto specializzato

Il sistema MOE di DeepSeek offre meccanismi di routing avanzati che consentono una specializzazione di esperti a grana fine. A differenza delle vecchie architetture MOE che possono soffrire di inefficienze nell'utilizzo di esperti, DeepEek regola dinamicamente i carichi di esperti e impiega esperti condivisi per acquisire conoscenze comuni senza ridondanza. Ciò si traduce in una migliore specializzazione e prestazioni in una serie di compiti [2] [6].

Conclusione

In sintesi, l'architettura MOE di Deepseek si distingue dagli altri LLM attraverso la sua attivazione selettiva di parametri, un'utilizzo efficiente delle risorse, meccanismi di attenzione avanzata, capacità di gestire contesti lunghi e routing di esperti specializzati. Queste innovazioni non solo migliorano le prestazioni, ma riducono anche significativamente i costi computazionali, rendendo Deep -Week un'opzione avvincente nel panorama di modelli di grandi dimensioni.