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/