Care sunt principalele diferențe între Sistemul Moe Deepseek și alte arhitecturi LLM

Arhitectură Amestec-Experți (MOE)

Deepseek folosește o arhitectură de amestec de experți (MOE), care activează selectiv doar un subset al parametrilor săi pentru fiecare sarcină. Acest lucru contrastează cu LLM-uri convenționale, precum GPT-3.5, care activează întregul model atât în ​​timpul antrenamentului, cât și al inferenței. Abordarea Deepseek îi permite să funcționeze cu doar 37 de miliarde de parametri activi dintr -un total de 671 miliarde, ceea ce duce la reduceri semnificative ale costurilor de calcul și la o eficiență îmbunătățită [1] [5].

Utilizarea eficientă a resurselor

Activarea selectivă în Deepseek îi permite să utilizeze resursele mai eficient. Prin activarea mai puțin de 6% din parametrii săi la un moment dat, realizează o precizie specifică sarcinii, permițând modelului să-și adapteze performanța la cerințele sarcinilor specifice, fără a suporta aerul asociat cu modele mai mari, complet activate [1] [3] [3] [3] ].

Mecanisme avansate de atenție

Deepseek încorporează o atenție latentă cu mai multe capete (MLA), care își îmbunătățește capacitatea de a procesa datele prin comprimarea cache-ului cu valoare cheie în vectori latenți. Această inovație reduce drastic consumul de memorie în timpul inferenței în comparație cu mecanismele tradiționale de atenție care necesită încărcarea perechilor întregi cu valoare cheie pentru fiecare simbol procesat [3] [5]. Mecanismul MLA se asigură, de asemenea, că Deepseek menține o calitate ridicată a atenției, reducând în același timp memoria.

gestionarea contextelor lungi

Deepseek este conceput pentru a gestiona eficient ferestrele de context lung, sprijinind până la 128k jetoane. Această capacitate este deosebit de avantajoasă pentru sarcini complexe care necesită informații contextuale extinse, cum ar fi generarea de coduri și analiza datelor. Modelele tradiționale se luptă adesea cu contexte mai lungi datorită constrângerilor de memorie, ceea ce face arhitectura Deepseek mai potrivită pentru aplicațiile care necesită coerență în seturi de date mari [1] [4].

rutare specializată a experților

Sistemul MOE Deepseek oferă mecanisme avansate de rutare care permit specializarea experților cu granulație fină. Spre deosebire de arhitecturile MOE mai vechi care pot suferi de ineficiențe în utilizarea experților, Deepseek ajustează dinamic încărcăturile de experți și folosește experți partajați pentru a capta cunoștințe comune fără redundanță. Acest lucru duce la o specializare și performanță îmbunătățită într -o serie de sarcini [2] [6].

Concluzie

În rezumat, arhitectura MOE a Deepseek se distinge de alte LLM -uri prin activarea selectivă a parametrilor, utilizarea eficientă a resurselor, mecanisme avansate de atenție, capacitatea de gestionare a contextelor lungi și rutarea specializată a experților. Aceste inovații nu numai că îmbunătățesc performanța, ci și reduc semnificativ costurile de calcul, ceea ce face ca Deepseek să fie o opțiune convingătoare în peisajul modelelor de limbaj mare.