Jakie są główne różnice między systemem MOE Deepseek a innymi architekturami LLM

Mieszanka architektury (MOE)

Deepseek stosuje architekturę mieszanki ekspertów (MOE), która selektywnie aktywuje tylko podzbiór swoich parametrów dla każdego zadania. Kontrastuje to z konwencjonalnymi LLM, takimi jak GPT-3.5, które aktywują cały model zarówno podczas szkolenia, jak i wnioskowania. Podejście Deepseek pozwala działać z zaledwie 37 miliardami parametrów aktywnych z łącznie 671 miliardów, co prowadzi do znacznego zmniejszenia kosztów obliczeniowych i lepszej wydajności [1] [5].

wydajne wykorzystanie zasobów

Selektywna aktywacja w Deepseek umożliwia efektywne wykorzystanie zasobów. Aktywując mniej niż 6% jego parametrów w dowolnym momencie, osiąga precyzję specyficzną dla zadania, umożliwiając modelowi dostosowanie jego wydajności do wymagań określonych zadań bez ponoszenia kosztów powiązanych z większymi, w pełni aktywowanymi modelami [1] [3 [3 ].

Zaawansowane mechanizmy uwagi

DeepSeek obejmuje wielogodną utajoną uwagę (MLA), która zwiększa jego zdolność do przetwarzania danych poprzez kompresowanie pamięci podręcznej wartości kluczowej w utajone wektory. Ta innowacja drastycznie zmniejsza zużycie pamięci podczas wnioskowania w porównaniu z tradycyjnymi mechanizmami uwagi, które wymagają ładowania całej pary wartości kluczowej dla każdego przetworzonego tokena [3] [5]. Mechanizm MLA zapewnia również, że Deepseek utrzymuje wysoką jakość uwagi, jednocześnie minimalizując narzut pamięci.

Obsługa długich kontekstów

DeepSeek został zaprojektowany do skutecznego zarządzania długim kontekstem, obsługującym do 128 tokeńskich tokenów. Ta zdolność jest szczególnie korzystna w przypadku złożonych zadań, które wymagają obszernych informacji kontekstowych, takich jak generowanie kodu i analiza danych. Tradycyjne modele często zmagają się z dłuższymi kontekstami z powodu ograniczeń pamięci, dzięki czemu architektura Deepseek jest bardziej odpowiednia dla aplikacji, które wymagają spójności w dużych zestawach danych [1] [4].

Specjalistyczne routing ekspertów

System MOE Deepseek zawiera zaawansowane mechanizmy routingu, które umożliwiają specjalizację ekspertów drobnoziarnistej. W przeciwieństwie do starszych architektur MoE, które mogą cierpieć z powodu nieefektywności w wykorzystaniu ekspertów, Deepseek dynamicznie dostosowuje obciążenia ekspertów i zatrudnia wspólnych ekspertów, aby uchwycić powszechną wiedzę bez redundancji. Powoduje to lepszą specjalizację i wydajność w różnych zadaniach [2] [6].

Wniosek

Podsumowując, architektura MOE Deepseek odróżnia się od innych LLM poprzez selektywną aktywację parametrów, wydajne wykorzystanie zasobów, mechanizmy zaawansowanej uwagi, zdolność do obsługi długich kontekstów i wyspecjalizowanego routingu eksperckiego. Te innowacje nie tylko zwiększają wydajność, ale także znacznie zmniejszają koszty obliczeniowe, dzięki czemu DeepSeek jest przekonującą opcją w krajobrazie dużych modeli językowych.