Які основні відмінності між системою MOE DeepSeek та іншими архітектурами LLM

суміш-експерти (МО) архітектура

DeepSeek використовує архітектуру суміші експертів (МОЕ), яка вибірково активує лише підмножину своїх параметрів для кожного завдання. Це контрастує зі звичайними LLM, як, наприклад, GPT-3,5, які активують всю модель як під час тренувань, так і у висновку. Підхід DeepSeek дозволяє йому працювати лише з 37 мільярдів активних параметрів із загальної кількості 671 мільярдів, що призводить до значного скорочення обчислювальних витрат та підвищення ефективності [1] [5].

Ефективне використання ресурсів

Селективна активація в DeepSeek дозволяє їй ефективніше використовувати ресурси. Активуючи менше 6% своїх параметрів у будь-який момент часу, він досягає точності для завдання, що дозволяє моделі підлаштувати свою продуктивність до вимог конкретних завдань, не стягуючи накладних витрат, пов'язаних з більш великими, повністю активованими моделями [1] [3 ].

вдосконалені механізми уваги

DeepSeek включає в себе багато голову латентну увагу (MLA), що посилює його здатність обробляти дані, стискаючи кеш ключових значень у приховані вектори. Ця інновація різко знижує використання пам’яті під час висновку порівняно з традиційними механізмами уваги, які потребують завантаження цілих пар ключових значень для кожного обробленого токена [3] [5]. Механізм MLA також гарантує, що DeepSeek підтримує високу якість уваги, мінімізуючи накладні витрати.

Обробка довгих контекстів

DeepSeek призначений для ефективного управління довгим контекстом Windows, підтримуючи до 128 тис. Жетонів. Ця здатність особливо вигідна для складних завдань, які потребують широкої контекстної інформації, наприклад, генерування коду та аналіз даних. Традиційні моделі часто борються з більш тривалими контекстами через обмеження пам'яті, що робить архітектуру DeepSeek більш придатною для додатків, які вимагають узгодженості у великих наборах даних [1] [4].

Спеціалізована експертна маршрутизація

Система MOE DeepSeek оснащена вдосконаленими механізмами маршрутизації, які дозволяють проводити дрібнозернисту експертну спеціалізацію. На відміну від старих архітектур MOE, які можуть страждати від неефективності у використанні експертів, DeepSeek динамічно коригує експертні навантаження та використовує спільних експертів для фіксації загальних знань без надмірності. Це призводить до покращення спеціалізації та продуктивності в різних завданнях [2] [6].

Висновок

Підводячи підсумок, архітектура МО Deepseek відрізняє себе від інших LLM за допомогою селективної активації параметрів, ефективного використання ресурсів, вдосконалених механізмів уваги, можливості обробки довгих контекстів та спеціалізованої експертної маршрутизації. Ці інновації не тільки підвищують продуктивність, але й значно зменшують обчислювальні витрати, що робить DeepSeek переконливим варіантом у ландшафті великих мовних моделей.