O sistema de mistura de especialistas (MOE) da Deepseek apresenta várias diferenças importantes em comparação com as arquiteturas tradicionais de modelo de grande linguagem (LLM). Aqui estão as principais distinções:
Arquitetura de Mistura-Of-Expperts (MOE)
A Deepseek emprega uma arquitetura de mistura de especialistas (MOE), que ativa seletivamente apenas um subconjunto de seus parâmetros para cada tarefa. Isso contrasta com os LLMs convencionais, como o GPT-3.5, que ativam todo o modelo durante o treinamento e a inferência. A abordagem da Deepseek permite operar com apenas 37 bilhões de parâmetros ativos de um total de 671 bilhões, levando a reduções significativas nos custos computacionais e melhoria da eficiência [1] [5].
Utilização de recursos eficientes
A ativação seletiva na Deepseek permite utilizar recursos com mais eficiência. Ao ativar menos de 6% de seus parâmetros a qualquer momento, atinge a precisão específica da tarefa, permitindo que o modelo adapte seu desempenho aos requisitos de tarefas específicas sem incorrer na sobrecarga associada a modelos maiores e totalmente ativados [1] [3 ].
mecanismos de atenção avançada
O Deepseek incorpora atenção latente de várias cabeças (MLA), que aprimora sua capacidade de processar dados, compactando o cache do valor-chave em vetores latentes. Essa inovação reduz drasticamente o uso da memória durante a inferência em comparação com os mecanismos de atenção tradicionais que exigem carregar pares inteiros de valor-chave para cada token processado [3] [5]. O mecanismo MLA também garante que a Deepseek mantenha alta qualidade de atenção e minimize a sobrecarga da memória.
lidando com contextos longos
O Deepseek foi projetado para gerenciar o Windows de contexto longo de maneira eficaz, suportando até 128 mil tokens. Esse recurso é particularmente vantajoso para tarefas complexas que exigem informações contextuais extensas, como geração de código e análise de dados. Os modelos tradicionais geralmente lutam com contextos mais longos devido a restrições de memória, tornando a arquitetura de Deepseek mais adequada para aplicações que exigem coerência em grandes conjuntos de dados [1] [4].
roteamento especializado de especialista
O sistema MOE da Deepseek apresenta mecanismos avançados de roteamento que permitem especialização de especialistas em granulação fina. Ao contrário das arquiteturas MOE mais antigas que podem sofrer de ineficiências na utilização de especialistas, a Deepseek ajusta dinamicamente cargas de especialistas e emprega especialistas compartilhados para capturar o conhecimento comum sem redundância. Isso resulta em uma especialização e desempenho aprimorados em uma variedade de tarefas [2] [6].
Conclusão
Em resumo, a arquitetura MOE da Deepseek se distingue de outros LLMs por meio de sua ativação seletiva de parâmetros, utilização eficiente de recursos, mecanismos avançados de atenção, capacidade para lidar com contextos longos e roteamento especializado em especialistas. Essas inovações não apenas aprimoram o desempenho, mas também reduzem significativamente os custos computacionais, tornando o DeepSeek uma opção atraente no cenário de grandes modelos de idiomas.
Citações:[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-tis-new-llm-in-one-place
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434v3
[3] https://adasci.org/deepseek-v3-expline-timizing-eficiente-and-cale/
[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_effient/