Millised on peamised erinevused Deepseeki MOE süsteemi ja teiste LLM -i arhitektuuride vahel

Expertsi segu (MOE) arhitektuur

Deepseek kasutab ekspertide segu (MOE) arhitektuuri, mis aktiveerib valikuliselt ainult iga ülesande parameetrite alamhulga. See vastandub tavapärastele LLM-dele, nagu GPT-3.5, mis aktiveerivad kogu mudeli nii treeningu kui ka järeldamise ajal. Deepseeki lähenemisviis võimaldab sellel töötada ainult 37 miljardit aktiivset parameetrit kokku 671 miljardist, mis põhjustab arvutuskulude olulist vähenemist ja tõhusust paranenud [1] [5].

Tõhus ressursside kasutamine

Valikuline aktiveerimine Deepseekis võimaldab tal ressursse tõhusamalt kasutada. Aktiveerides vähem kui 6% oma parameetritest igal ajal, saavutab see ülesandespetsiifilise täpsuse, võimaldades mudelil kohandada selle jõudlust konkreetsete ülesannete nõuetele, ilma et oleks vaja suurendada suuremaid, täielikult aktiveeritud mudelitega seotud üldkulusid [1] [3] ].

Täiustatud tähelepanu mehhanismid

Deepseek sisaldab mitmepeaga varjatud tähelepanu (MLA), mis suurendab selle võimet andmeid töödelda, tihendades võtmeväärtuse vahemälu varjatud vektoriteks. See uuendus vähendab drastiliselt mälu kasutamist järelduste ajal, võrreldes traditsiooniliste tähelepanu mehhanismidega, mis nõuavad tervete võtmeväärtuse paaride laadimist iga töödeldud sümboli jaoks [3] [5]. MLA mehhanism tagab ka selle, et Deepseek säilitab kõrge tähelepanu kvaliteedi, minimeerides samal ajal mälu.

Pikkade kontekstide käitlemine

Deepseek on loodud pika konteksti Windowsi tõhusaks haldamiseks, toetades kuni 128 000 žetooni. See võime on eriti kasulik keerukate ülesannete jaoks, mis nõuavad ulatuslikku kontekstilist teavet, näiteks koodide genereerimine ja andmete analüüs. Traditsioonilised mudelid võitlevad mälupiirangute tõttu sageli pikemate kontekstidega, muutes Deepseeki arhitektuuri sobivamaks rakenduste jaoks, mis nõuavad sidusust suurte andmekogumite vahel [1] [4].

Spetsialiseeritud ekspert marsruutimine

Deepseeki MOE süsteemis on täiustatud marsruutimismehhanismid, mis võimaldavad peeneteralise eksperdi spetsialiseerumist. Erinevalt vanematest MOE arhitektuuridest, mis võivad ekspertide kasutamise ebatõhusust kannatada, reguleerib DeepEEK dünaamiliselt ekspertide koormusi ja võtab ühiseid eksperte teadmiste jäädvustamiseks ilma koondamiseta. Selle tulemuseks on parem spetsialiseerumine ja jõudlus erinevates ülesannetes [2] [6].

Järeldus

Kokkuvõtlikult eristab Deepseeki MOE arhitektuur teistest LLM -idest parameetrite selektiivse aktiveerimise, tõhusa ressursside kasutamise, täiustatud tähelepanu mehhanismide, pikkade kontekstide käitlemise ja spetsiaalse asjatundliku marsruutimise kaudu. Need uuendused ei suurenda mitte ainult tulemuslikkust, vaid vähendavad ka arvutuskulusid, muutes DeepEeki suurte keelemudelite maastikul kaalukaks võimaluseks.