DeepseekのMOEシステムと他のLLMアーキテクチャの主な違いは何ですか

Experts（MOE）アーキテクチャ

Deepseekは、各タスクのパラメーターのサブセットのみを選択的にアクティブにする、混合物（MOE）アーキテクチャを採用しています。これは、トレーニングと推論の両方でモデル全体をアクティブにするGPT-3.5のような従来のLLMとは対照的です。 Deepseekのアプローチにより、合計6710億のうち370億のアクティブパラメーターしか動作しないため、計算コストが大幅に削減され、効率が向上しました[1] [5]。

##効率的なリソース利用

DeepSeekの選択的アクティブ化により、リソースをより効果的に活用できます。パラメーターの6％未満をいつでもアクティブにすることにより、タスク固有の精度を実現し、モデルがより大きく完全にアクティブ化されたモデルに関連付けられたオーバーヘッドを発生させることなく、特定のタスクの要件に合わせてパフォーマンスを調整できるようにします[1] [3 ]。

##高度な注意メカニズム

Deepseekには、マルチヘッド潜在的注意（MLA）が組み込まれており、キー価値キャッシュを潜在ベクトルに圧縮することによりデータを処理する能力を高めます。このイノベーションは、処理された各トークンのキー価値ペア全体をロードする必要がある従来の注意メカニズムと比較して、推論中の記憶使用量を大幅に削減します[3] [5]。 MLAメカニズムにより、DeepSeekがメモリオーバーヘッドを最小限に抑えながら、高い注意品質を維持することも保証します。

##長いコンテキストの処理

DeepSeekは、長いコンテキストウィンドウを効果的に管理し、最大128Kトークンをサポートするように設計されています。この機能は、コード生成やデータ分析などの広範なコンテキスト情報を必要とする複雑なタスクで特に有利です。従来のモデルは、メモリの制約のために長いコンテキストと格闘していることが多く、DeepSeekのアーキテクチャは、大きなデータセット全体で一貫性を必要とするアプリケーションにより適しています[1] [4]。

##専門の専門家ルーティング

DeepseekのMOEシステムには、微調整された専門家の専門化を可能にする高度なルーティングメカニズムがあります。専門家の利用における非効率性に苦しむ可能性のある古いMOEアーキテクチャとは異なり、DeepSeekは専門家の負荷を動的に調整し、共有専門家を雇用して冗長性なしに共通の知識をキャプチャします。これにより、さまざまなタスク[2] [6]にわたる専門化とパフォーマンスが向上します。

＃＃ 結論

要約すると、DeepseekのMOEアーキテクチャは、パラメーターの選択的アクティブ化、効率的なリソース利用、高度な注意メカニズム、長いコンテキストを処理する能力、および専門的な専門家ルーティングを通じて、他のLLMと区別します。これらのイノベーションは、パフォーマンスを向上させるだけでなく、計算コストを大幅に削減し、DeepSeekを大規模な言語モデルの風景の魅力的な選択肢としています。