Melyek a fő különbségek a DeepSeek MOE rendszere és más LLM architektúrák között

A szakértők keveréke (MOE) architektúra

A DeepSeek a szakértők keverékének (MOE) architektúráját alkalmazza, amely szelektíven csak az egyes feladatok paramétereinek egy részét aktiválja. Ez ellentétben áll a hagyományos LLM-ekkel, mint például a GPT-3.5, amelyek mind az edzés, mind a következtetések során aktiválják a teljes modellt. A DeepSeek megközelítése lehetővé teszi, hogy összesen 671 milliárdból csak 37 milliárd aktív paraméterrel működjön, ami a számítási költségek jelentős csökkenéséhez és a jobb hatékonysághoz vezet [1] [5].

Hatékony erőforrás -felhasználás

A szelektív aktiválás a DeepSeek -ben lehetővé teszi az erőforrások hatékonyabb felhasználását. A paraméterek kevesebb mint 6% -ának aktiválásával bármikor a feladat-specifikus pontosságot ér el, lehetővé téve a modell számára, hogy a teljesítményét a specifikus feladatok követelményeihez igazítsa anélkül, hogy a nagyobb, teljesen aktivált modellekhez kapcsolódó általános költségeket felmerülne [3] [3] [3] [3] [3] [3] ].

Fejlett figyelem mechanizmusok

A DeepSeek magában foglalja a többfejű látens figyelmet (MLA), amely javítja az adatok feldolgozásának képességét azáltal, hogy a kulcsfontosságú gyorsítótárat látens vektorokba tömöríti. Ez az innováció drasztikusan csökkenti a memória használatát a következtetés során, összehasonlítva a hagyományos figyelem-mechanizmusokkal, amelyek megkövetelik a teljes kulcs-érték párok betöltését az egyes feldolgozott tokenekhez [3] [5]. Az MLA mechanizmusa azt is biztosítja, hogy a DeepSeek fenntartsa a nagy figyelemminőséget, miközben minimalizálja a memória fölött.

A hosszú kontextusok kezelése

A DeepSeek célja a hosszú kontextusú ablakok hatékony kezelése, akár 128 ezer token támogatása. Ez a képesség különösen előnyös az olyan összetett feladatoknál, amelyek kiterjedt kontextuális információkat igényelnek, például a kódgenerálást és az adatok elemzését. A hagyományos modellek gyakran küzdenek a hosszabb kontextusokkal a memóriakorlátozások miatt, így a DeepSeek architektúrája alkalmasabb az alkalmazásokhoz, amelyek koherenciát igényelnek a nagy adatkészletek között [1] [4].

Speciális szakértői útválasztás

A DeepSeek MOE rendszere fejlett útválasztási mechanizmusokkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik a finom szemcsés szakértői specializációt. Az idősebb MOE architektúrákkal ellentétben, amelyek a szakértői felhasználás hatékonyságától szenvedhetnek, a DeepSeek dinamikusan kiigazítja a szakértői terheket, és megosztott szakértőket alkalmaz a közismert ismeretek redundancia nélkül. Ez javítja a specializációt és a teljesítményt a feladatok körében [2] [6].

Következtetés

Összefoglalva: a DeepSeek MOE architektúrája megkülönbözteti magát a többi LLM -től a paraméterek szelektív aktiválása, a hatékony erőforrás -felhasználás, a fejlett figyelmeztetési mechanizmusok, a hosszú kontextus kezelésének képessége és a speciális szakértői útválasztás révén. Ezek az újítások nemcsak javítják a teljesítményt, hanem jelentősen csökkentik a számítási költségeket, így a DeepSeek kényszerítő lehetőséget jelent a nagy nyelvi modellek tájában.