Aké sú hlavné rozdiely medzi systémom MOE Deepseek a ďalšími architektúrami LLM

Architektúra zmesi expertov (MOE)

DeepSeek používa architektúru zmesi expertov (MOE), ktorá selektívne aktivuje iba podskupinu svojich parametrov pre každú úlohu. To je v rozpore s konvenčnými LLM, napríklad GPT-3,5, ktoré aktivujú celý model počas tréningu aj inferencie. Prístup spoločnosti Deepseek mu umožňuje pracovať s iba 37 miliónmi aktívnych parametrov z celkového počtu 671 miliárd, čo vedie k výraznému zníženiu výpočtových nákladov a zlepšeniu účinnosti [1] [5].

Efektívne využitie zdrojov

Selektívna aktivácia v DeepSeek jej umožňuje efektívnejšie využívať zdroje. Aktiváciou menej ako 6% jeho parametrov v ktoromkoľvek danom čase dosahuje presnosť špecifickú pre úlohu, čo umožňuje modelu prispôsobiť jeho výkonnosť požiadaviek konkrétnych úloh bez toho, aby vznikli režijné náklady spojené s väčšími, plne aktivovanými modelmi [1] [3] [3] [3] [3] ].

Pokročilé mechanizmy pozornosti

DeepSeek obsahuje viac hlavnú latentnú pozornosť (MLA), ktorá zvyšuje jeho schopnosť spracovať údaje komprimovaním vyrovnávacej pamäte kľúčovej hodnoty do latentných vektorov. Táto inovácia drasticky znižuje využitie pamäte počas inferencie v porovnaní s tradičnými mechanizmami pozornosti, ktoré vyžadujú načítanie celých párov kľúč-hodnota pre každý spracovaný token [3] [5]. Mechanizmus MLA tiež zaisťuje, že Deepseek si udržuje vysokú kvalitu pozornosti a zároveň minimalizuje režijné náklady na pamäť.

manipulovanie s dlhými kontextmi

DeepSeek je navrhnutý tak, aby efektívne spravoval dlhé kontextové systémy Windows a podporoval až 128 000 žetónov. Táto schopnosť je obzvlášť výhodná pre zložité úlohy, ktoré si vyžadujú rozsiahle kontextové informácie, ako je generovanie kódu a analýza údajov. Tradičné modely často zápasia s dlhšími kontextmi kvôli obmedzeniam pamäte, vďaka čomu je architektúra Deepseka vhodnejšia pre aplikácie, ktoré vyžadujú súdržnosť vo veľkých súboroch údajov [1] [4].

Špecializované expertné smerovanie

Systém MOE spoločnosti Deepseek obsahuje pokročilé smerovacie mechanizmy, ktoré umožňujú jemnozrnnú odbornú špecializáciu. Na rozdiel od starších architektúr MOE, ktoré môžu trpieť neefektívnosťou pri využívaní odborníkov, Deepseek dynamicky upravuje odborné zaťaženie a zamestnáva zdieľaných odborníkov na zachytenie spoločných znalostí bez nadbytočnosti. To má za následok zlepšenie špecializácie a výkonu v rôznych úlohách [2] [6].

Záver

Stručne povedané, architektúra spoločnosti Deepseek sa odlišuje od ostatných LLM prostredníctvom svojej selektívnej aktivácie parametrov, efektívneho využívania zdrojov, pokročilých mechanizmov pozornosti, schopnosti zaobchádzať s dlhými kontextmi a špecializovaným odborným smerovaním. Tieto inovácie nielen zvyšujú výkonnosť, ale tiež výrazne znižujú výpočtové náklady, vďaka čomu je Deepseek presvedčivou možnosťou v krajine veľkých jazykových modelov.