Каковы основные различия между системой MOE Deepseek и другими архитектурами LLM

Смесь экспертов (MOE) архитектура

DeepSeek использует архитектуру смеси экспертов (MOE), которая избирательно активирует только подмножество своих параметров для каждой задачи. Это контрастирует с обычными LLM, такими как GPT-3.5, которые активируют всю модель как во время обучения, так и во время вывода. Подход Deepseek позволяет ему работать с 37 миллиардами активных параметров из общей сложности 671 млрд., Что приводит к значительному снижению вычислительных затрат и повышению эффективности [1] [5].

эффективное использование ресурсов

Селективная активация в DeepSeek позволяет им более эффективно использовать ресурсы. Активируя менее 6% своих параметров в любой момент времени, он достигает конкретной задачи точности, позволяя модели адаптировать свою производительность к требованиям конкретных задач без воздействия накладных расходов, связанных с более крупными, полностью активированными моделями [1] [3 ]

передовые механизмы внимания

DeepSeek включает в себя многопользовательское скрытое внимание (MLA), которое повышает его способность обрабатывать данные, сжав кэш ключевой стоимости в скрытые векторы. Это инновация резко уменьшает использование памяти во время вывода по сравнению с традиционными механизмами внимания, которые требуют загрузки всех пар ключевых значений для каждого обработанного токена [3] [5]. Механизм MLA также гарантирует, что DeepSeek сохраняет высокое качество внимания при минимизации накладных расходов памяти.

Обработка длинных контекстов

DeepSeek предназначен для эффективного управления длинными окнами контекста, поддерживая токены до 128 тыс. Эта возможность особенно полезна для сложных задач, которые требуют обширной контекстной информации, такой как генерация кода и анализ данных. Традиционные модели часто борются с более длинными контекстами из -за ограничений памяти, что делает архитектуру Deepseek более подходящей для приложений, которые требуют когерентности в больших наборах данных [1] [4].

специализированная экспертная маршрутизация

Система DeepSeek MOE оснащена передовыми механизмами маршрутизации, которые позволяют выполнять мелкозернистую экспертную специализацию. В отличие от более старых архитектур МО, которые могут страдать от неэффективности в использовании экспертов, DeepSeek динамически корректирует экспертные нагрузки и использует общих экспертов для получения общих знаний без избыточности. Это приводит к улучшению специализации и производительности в ряде задач [2] [6].

Заключение

Таким образом, архитектура DeepSeek MOE отличается от других LLM за счет ее селективной активации параметров, эффективного использования ресурсов, передовых механизмов внимания, возможности обработки длинных контекстов и специализированного экспертного маршрутизации. Эти инновации не только повышают производительность, но и значительно снижают вычислительные затраты, что делает DeepSeek неотразимым вариантом в ландшафте крупных языковых моделей.