Kokie yra pagrindiniai skirtumai tarp „Deepseek“ MOE sistemos ir kitų LLM architektūrų

Ekspertų mišinio (MOE) architektūra

„Deepseek“ naudojama ekspertų mišinio (MOE) architektūra, kuri selektyviai suaktyvina tik kiekvienos užduoties parametrų pogrupį. Tai prieštarauja įprastoms LLM, tokioms kaip GPT-3.5, kuris suaktyvina visą modelį tiek treniruotėse, tiek išvadoje. „Deepseek“ požiūris leidžia jam veikti tik 37 milijardus aktyvių parametrų iš iš viso 671 milijardo, todėl žymiai sumažėjo skaičiavimo išlaidos ir pagerėjo efektyvumas [1] [5].

Efektyvus išteklių panaudojimas

Selektyvus aktyvinimas „Deepseek“ leidžia efektyviau panaudoti išteklius. Suaktyvindamas mažiau nei 6% savo parametrų bet kuriuo metu, jis pasiekia konkrečios užduoties tikslumą, leisdamas modeliui pritaikyti jo veikimą pagal konkrečių užduočių reikalavimus, nepatiriant pridėtinių, susijusių su didesniais, visiškai suaktyvintais modeliais [1] [3 ].

Išplėstiniai dėmesio mechanizmai

„Deepseek“ įtraukia daugiafunkcinį latentinį dėmesį (MLA), o tai padidina jo sugebėjimą apdoroti duomenis suspaudžiant rakto vertės talpyklą į latentinius vektorius. Ši naujovė drastiškai sumažina atminties naudojimą išvadų metu, palyginti su tradiciniais dėmesio mechanizmais, kuriems reikia įkelti visas raktų vertės poras kiekvienam perdirbtam prieigos raktui [3] [5]. MLA mechanizmas taip pat užtikrina, kad „Deepseek“ palaiko aukštą dėmesio kokybę ir sumažina atminties pridėtines išlaidas.

ilgų kontekstų tvarkymas

„Deepseek“ yra skirtas efektyviai valdyti ilgus kontekstinius „Windows“, palaikant iki 128K žetonų. Ši galimybė yra ypač naudinga atliekant sudėtingas užduotis, kurioms reikalinga išsami kontekstinė informacija, pavyzdžiui, kodo generavimas ir duomenų analizė. Tradiciniai modeliai dažnai kovoja su ilgesniais kontekstais dėl atminties apribojimų, todėl „Deepseek“ architektūra tampa tinkamesnė programoms, reikalaujančioms suderinamumo dideliuose duomenų rinkiniuose [1] [4].

Specializuotas ekspertų maršrutas

„Deepseek“ MOE sistema pasižymi pažangiais maršruto parinkimo mechanizmais, leidžiančiais specialiai specializuoti smulkiagrūdis. Skirtingai nuo vyresnių MOE architektūrų, kurios gali patirti ekspertų panaudojimo neveiksmingumą, „Deepseek“ dinamiškai koreguoja ekspertų apkrovą ir naudoja bendrus ekspertus, kad surinktų bendrąsias žinias be atleidimo. Dėl to pagerėja specializacija ir atlikimas atliekant įvairias užduotis [2] [6].

Išvada

Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek“ MOE architektūra išskiria save nuo kitų LLM, selektyviai suaktyvindamas parametrus, efektyvų išteklių panaudojimą, pažangių dėmesio mechanizmus, gebėjimą tvarkyti ilgą kontekstą ir specializuotą ekspertų maršrutizavimą. Šios naujovės ne tik padidina našumą, bet ir žymiai sumažina skaičiavimo išlaidas, todėl „Deepseee“ tampa įtikinama galimybė didelių kalbų modelių kraštovaizdyje.