Katere so glavne razlike med Deepseekovim sistemom MO in drugimi arhitekturami LLM

Arhitektura mešanic (MOE)

Deepseek uporablja arhitekturo mešanic eksperit (MOE), ki za vsako nalogo selektivno aktivira samo podskupino svojih parametrov. To je v nasprotju z običajnimi LLM, kot je GPT-3.5, ki aktivirajo celoten model med treningom in sklepanjem. Deepseekov pristop mu omogoča, da deluje le s 37 milijardami aktivnih parametrov od skupno 671 milijard, kar vodi do znatnega znižanja računskih stroškov in izboljšanju učinkovitosti [1] [5].

Učinkovita uporaba virov

Selektivna aktivacija v Deepseeku mu omogoča učinkovitejšo uporabo virov. Z aktiviranjem manj kot 6% njegovih parametrov v določenem času dosega natančnost, specifično za naloge, kar omogoča, da model prilagodi svojo zmogljivost za zahteve določenih nalog, ne da bi pri tem nastala režijski stroški, povezani z večjimi, popolnoma aktiviranimi modeli [1] [1] [1] [1] ].

Mehanizmi za napredne pozornosti

Deepseek vključuje več glave latentne pozornosti (MLA), kar povečuje njegovo sposobnost obdelave podatkov s stiskanjem predpomnilnika ključne vrednosti v latentne vektorje. Ta inovacija drastično zmanjša porabo pomnilnika med sklepanjem v primerjavi s tradicionalnimi mehanizmi pozornosti, ki zahtevajo nalaganje celotnih parov ključne vrednosti za vsak predelani žeton [3] [5]. Mehanizem MLA zagotavlja tudi, da Deepseek ohranja visoko kakovost pozornosti, hkrati pa zmanjšuje pomnilnik nad glavo.

Ravnanje z dolgimi konteksti

Deepseek je zasnovan tako, da učinkovito upravlja z dolgimi kontekstnimi okni in podpira do 128 tisoč žetonov. Ta sposobnost je še posebej ugodna za zapletene naloge, ki zahtevajo obsežne kontekstne informacije, kot sta ustvarjanje kode in analiza podatkov. Tradicionalni modeli se pogosto spopadajo z daljšimi konteksti zaradi omejitev spomina, zaradi česar je Deepseekova arhitektura bolj primerna za aplikacije, ki zahtevajo skladnost v velikih naborih podatkov [1] [4].

Specializirano strokovno usmerjanje

Deepseekov sistem MOE vsebuje napredne mehanizme usmerjanja, ki omogočajo natančnozrnate strokovne specializacije. Za razliko od starejših arhitektur MO, ki lahko trpijo zaradi neučinkovitosti pri uporabi strokovnjakov, Deepseek dinamično prilagaja strokovne obremenitve in zaposluje skupne strokovnjake, da brez odpuščanja zajame splošno znanje. To ima za posledico izboljšano specializacijo in uspešnost pri različnih nalogah [2] [6].

Zaključek

Če povzamemo, se Deepseekova arhitektura MO razlikuje od drugih LLM s svojo selektivno aktiviranje parametrov, učinkovito izkoriščanje virov, napredno mehanizme pozornosti, sposobnost za ravnanje z dolgimi konteksti in specializirano strokovno usmerjanje. Te inovacije ne samo povečujejo uspešnost, ampak tudi znatno zmanjšajo računske stroške, zaradi česar je Deepseek prepričljiva možnost v pokrajini velikih jezikovnih modelov.