Sự khác biệt chính giữa hệ thống Moe của Deepseek và các kiến ​​trúc LLM khác là gì

Kiến trúc hỗn hợp của các chuyên gia (MOE)

DeepSeek sử dụng kiến ​​trúc hỗn hợp (MOE), chỉ kích hoạt có chọn lọc một tập hợp con của các tham số của nó cho mỗi nhiệm vụ. Điều này tương phản với các LLM thông thường, như GPT-3.5, kích hoạt toàn bộ mô hình trong cả đào tạo và suy luận. Cách tiếp cận của Deepseek cho phép nó hoạt động chỉ với 37 tỷ thông số hoạt động trong tổng số 671 tỷ, dẫn đến giảm đáng kể chi phí tính toán và cải thiện hiệu quả [1] [5].

Sử dụng tài nguyên hiệu quả

Việc kích hoạt chọn lọc trong DeepSeek cho phép nó sử dụng các tài nguyên hiệu quả hơn. Bằng cách kích hoạt ít hơn 6% các tham số của nó tại bất kỳ thời điểm nào, nó đạt được độ chính xác dành riêng cho nhiệm vụ, cho phép mô hình điều chỉnh hiệu suất của nó theo các yêu cầu của các nhiệm vụ cụ thể mà không phát sinh chi phí liên quan đến các mô hình được kích hoạt đầy đủ, lớn hơn [1] [3 ].

Cơ chế chú ý nâng cao

Deepseek kết hợp sự chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA), giúp tăng cường khả năng xử lý dữ liệu bằng cách nén bộ đệm giá trị khóa vào các vectơ tiềm ẩn. Sự đổi mới này làm giảm đáng kể việc sử dụng bộ nhớ trong quá trình suy luận so với các cơ chế chú ý truyền thống yêu cầu tải toàn bộ các cặp giá trị khóa cho mỗi mã thông báo được xử lý [3] [5]. Cơ chế MLA cũng đảm bảo rằng Deepseek duy trì chất lượng chú ý cao trong khi giảm thiểu chi phí bộ nhớ.

Xử lý bối cảnh dài

Deepseek được thiết kế để quản lý các cửa sổ bối cảnh dài một cách hiệu quả, hỗ trợ tới 128k mã thông báo. Khả năng này đặc biệt thuận lợi cho các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi thông tin theo ngữ cảnh rộng rãi, chẳng hạn như tạo mã và phân tích dữ liệu. Các mô hình truyền thống thường đấu tranh với các bối cảnh dài hơn do các ràng buộc về bộ nhớ, làm cho kiến ​​trúc của Deepseek phù hợp hơn với các ứng dụng đòi hỏi sự gắn kết trên các bộ dữ liệu lớn [1] [4].

Định tuyến chuyên gia chuyên môn

Hệ thống MOE của Deepseek có các cơ chế định tuyến tiên tiến cho phép chuyên môn chuyên nghiệp hạt mịn. Không giống như các kiến ​​trúc MOE cũ hơn có thể bị thiếu hiệu quả trong việc sử dụng chuyên gia, Deepseek điều chỉnh một cách tự động tải trọng chuyên gia và sử dụng các chuyên gia được chia sẻ để nắm bắt kiến ​​thức chung mà không cần dư thừa. Điều này dẫn đến cải thiện chuyên môn và hiệu suất trên một loạt các nhiệm vụ [2] [6].

Phần kết luận

Tóm lại, kiến ​​trúc MOE của Deepseek tự phân biệt với các LLM khác thông qua việc kích hoạt chọn lọc các tham số, sử dụng tài nguyên hiệu quả, cơ chế chú ý nâng cao, khả năng xử lý bối cảnh dài và định tuyến chuyên gia chuyên môn. Những đổi mới này không chỉ tăng cường hiệu suất mà còn làm giảm đáng kể chi phí tính toán, biến DeepSeek trở thành một lựa chọn hấp dẫn trong bối cảnh của các mô hình ngôn ngữ lớn.