Kādas ir galvenās atšķirības starp DeepSeek MOE sistēmu un citām LLM arhitektūrām

##-Experts (MOE) arhitektūra

DeepSeek izmanto Experts maisījuma (MOE) arhitektūru, kas selektīvi aktivizē tikai katra uzdevuma parametru apakškopu. Tas ir pretstatā parastajiem LLM, piemēram, GPT-3.5, kas aktivizē visu modeli gan apmācības, gan secinājumu laikā. DeepSeek pieeja ļauj tai darboties tikai ar 37 miljardiem aktīvo parametru no kopumā 671 miljardiem, izraisot ievērojamu skaitļošanas izmaksu samazināšanos un uzlabotu efektivitāti [1] [5].

Efektīva resursu izmantošana

Selektīvā aktivācija DeepSeek ļauj tai efektīvāk izmantot resursus. Aktivizējot mazāk nekā 6% no tā parametriem jebkurā noteiktā laikā, tas sasniedz uzdevumam specifisku precizitāti, ļaujot modelim pielāgot tā veiktspēju īpašiem uzdevumiem, neveicot pieskaitāmās izmaksas, kas saistītas ar lielākiem, pilnībā aktivizētiem modeļiem [1] [3 ].

Papildu uzmanības mehānismi

DeepSeek iekļauj vairāku galvu latentu uzmanību (MLA), kas uzlabo tā spēju apstrādāt datus, saspiežot atslēgas vērtības kešatmiņu latentos vektoros. Šis jauninājums krasi samazina atmiņas izmantošanu secinājumu laikā, salīdzinot ar tradicionālajiem uzmanības mehānismiem, kuriem katram apstrādātajam marķierim ir jāielādē veseli atslēgas vērtības pāri [3] [5]. MLA mehānisms arī nodrošina, ka DeepSeek saglabā lielu uzmanības kvalitāti, vienlaikus samazinot atmiņu virs galvas.

Darba kontekstu apstrāde

DeepSeek ir paredzēts, lai efektīvi pārvaldītu garos konteksta logus, atbalstot līdz 128 000 žetoniem. Šī spēja ir īpaši izdevīga sarežģītiem uzdevumiem, kuriem nepieciešama plaša konteksta informācija, piemēram, kodu ģenerēšana un datu analīze. Tradicionālie modeļi bieži cīnās ar ilgāku kontekstu atmiņas ierobežojumu dēļ, padarot DeepSeek arhitektūru piemērotāku lietojumprogrammām, kas prasa saskaņotību lielās datu kopās [1] [4].

specializēta ekspertu maršrutēšana

DeepSeek MOE sistēmā ir uzlaboti maršrutēšanas mehānismi, kas ļauj veikt smalkgraudainu ekspertu specializāciju. Atšķirībā no vecākām MOE arhitektūrām, kuras var ciest no neefektivitātes ekspertu izmantošanā, DeepSeek dinamiski pielāgo ekspertu kravas un izmanto kopīgus ekspertus, lai iegūtu vispārējās zināšanas bez atlaišanas. Tā rezultātā tiek uzlabota specializācija un veiktspēja dažādos uzdevumos [2] [6].

Secinājums

Rezumējot, DeepSeek MOE arhitektūra atšķir sevi no citiem LLM, selektīvi aktivizējot parametrus, efektīvu resursu izmantošanu, uzlabotus uzmanības mehānismus, iespēju izturēties pret garu kontekstu un specializētu ekspertu maršrutēšanu. Šie jauninājumi ne tikai uzlabo veiktspēju, bet arī ievērojami samazina skaitļošanas izmaksas, padarot DeepSeek par pārliecinošu iespēju lielo valodu modeļu ainavā.