Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon DeepSeek의 MOE 시스템과 기타 LLM 아키텍처의 주요 차이점은 무엇입니까?


DeepSeek의 MOE 시스템과 기타 LLM 아키텍처의 주요 차이점은 무엇입니까?


DeepSeek의 MOE (Mix-of-Experts) 시스템은 전통적인 대형 언어 모델 (LLM) 아키텍처와 비교하여 몇 가지 주요 차이점을 제시합니다. 다음은 주요 차이점입니다.

Moe (Mixture-of-Experts) 아키텍처

DeepSeek은 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 사용하여 각 작업에 대한 매개 변수의 서브 세트 만 선택적으로 활성화합니다. 이것은 GPT-3.5와 같은 기존의 LLM과 대조되며, 이는 훈련 및 추론 동안 전체 모델을 활성화합니다. DeepSeek의 접근 방식은 총 6,710 억 중 370 억 개의 활성 매개 변수로 작동하여 계산 비용이 크게 감소하고 효율성이 향상 될 수 있습니다 [1] [5].

효율적인 리소스 사용

DeepSeek의 선택적 활성화를 통해 자원을보다 효과적으로 활용할 수 있습니다. 주어진 시간에 매개 변수의 6% 미만을 활성화함으로써 작업 별 정밀도를 달성하여 모델이 더 크고 완전 활성화 된 모델과 관련된 오버 헤드를 발생시키지 않고 특정 작업의 요구 사항에 맞게 성능을 조정할 수 있습니다 [1] [3. ].

고급주의 메커니즘

DeepSeek은 MLA (Multi-Head Prenatent Interetion)를 통합하여 키 값 캐시를 잠재 벡터로 압축하여 데이터를 처리하는 능력을 향상시킵니다. 이 혁신은 처리 된 각 토큰에 대해 전체 키 가치 쌍을로드 해야하는 전통적인주의 메커니즘에 비해 추론 중 메모리 사용량을 크게 줄입니다 [3] [5]. MLA 메커니즘은 또한 DeepSeek이 메모리 오버 헤드를 최소화하면서 높은 주의력을 유지하도록합니다.

긴 상황을 처리합니다

DeepSeek은 긴 컨텍스트 Windows를 효과적으로 관리하여 최대 128k 토큰을 지원하도록 설계되었습니다. 이 기능은 코드 생성 및 데이터 분석과 같은 광범위한 상황 정보가 필요한 복잡한 작업에 특히 유리합니다. 전통적인 모델은 종종 메모리 제약으로 인해 더 긴 맥락에서 어려움을 겪고있어 DeepSeek의 아키텍처는 대규모 데이터 세트에서 일관성을 요구하는 응용 프로그램에 더 적합합니다 [1] [4].

특수 전문가 라우팅

DeepSeek의 MOE 시스템에는 세밀한 전문가 전문화를 허용하는 고급 라우팅 메커니즘이 있습니다. 전문가 활용에 비 효율성으로 어려움을 겪을 수있는 구형 MOE 아키텍처와 달리 DeepSeek는 전문가 부하를 동적으로 조정하고 공유 전문가를 사용하여 중복성없이 공통 지식을 포착합니다. 이로 인해 다양한 작업에서 전문화와 성능이 향상되었습니다 [2] [6].

결론

요약하면, DeepSeek의 MOE 아키텍처는 매개 변수의 선택적 활성화, 효율적인 리소스 활용, 고급주의 메커니즘, 장기 상황을 처리하는 기능 및 특수 전문가 라우팅을 통해 다른 LLM과 구별됩니다. 이러한 혁신은 성능을 향상시킬뿐만 아니라 계산 비용을 크게 줄여서 대형 언어 모델의 환경에서 강력한 옵션이됩니다.

인용 :
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-evely-need-to- know-bout-tis-newlm-in-on-place
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434v3
[3] https://adasci.org/deepseek-v3- 여기에서-옵션-효율성-스케일/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[6] https://aclanthology.org/2024.acl-long.70.pdf
[7] https://arxiv.org/html/2401.06066v1
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[9] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[10] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1clkld3/deepseekv2_a_strong_economical_and_efficient/