อะไรคือความแตกต่างที่สำคัญระหว่างระบบ MOE ของ Deepseek และสถาปัตยกรรม LLM อื่น ๆ

สถาปัตยกรรมส่วนผสมของ Experts (Moe)

Deepseek ใช้สถาปัตยกรรมผสม (MOE) ซึ่งเลือกใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์สำหรับแต่ละงาน สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับ LLM แบบทั่วไปเช่น GPT-3.5 ซึ่งเปิดใช้งานทั้งแบบจำลองระหว่างการฝึกอบรมและการอนุมาน วิธีการของ Deepseek ช่วยให้สามารถใช้งานได้ด้วยพารามิเตอร์ที่ใช้งานเพียง 37 พันล้านตัวจากทั้งหมด 671 พันล้านซึ่งนำไปสู่การลดต้นทุนการคำนวณและประสิทธิภาพที่ดีขึ้น [1] [5]

การใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ

การเปิดใช้งานการเลือกใน Deepseek ช่วยให้สามารถใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการเปิดใช้งานน้อยกว่า 6% ของพารามิเตอร์ในเวลาใดก็ตามมันจะบรรลุความแม่นยำเฉพาะงานทำให้แบบจำลองสามารถปรับประสิทธิภาพให้เข้ากับข้อกำหนดของงานเฉพาะโดยไม่เกิดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับรุ่นที่มีขนาดใหญ่ขึ้น ].

กลไกความสนใจขั้นสูง

Deepseek รวมเอาความสนใจแฝงหลายหัว (MLA) ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการประมวลผลข้อมูลโดยการบีบอัดแคชค่าคีย์ลงในเวกเตอร์แฝง นวัตกรรมนี้ช่วยลดการใช้หน่วยความจำอย่างมากในระหว่างการอนุมานเมื่อเทียบกับกลไกความสนใจแบบดั้งเดิมที่ต้องโหลดคู่คีย์-ค่าทั้งหมดสำหรับแต่ละโทเค็นที่ประมวลผล [3] [5] กลไก MLA ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่า Deepseek รักษาคุณภาพความสนใจสูงในขณะที่ลดค่าใช้จ่ายหน่วยความจำ

การจัดการบริบทที่ยาวนาน

Deepseek ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการบริบทของ Windows อย่างมีประสิทธิภาพรองรับโทเค็นสูงสุด 128K ความสามารถนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องการข้อมูลบริบทที่กว้างขวางเช่นการสร้างรหัสและการวิเคราะห์ข้อมูล แบบจำลองดั้งเดิมมักจะต่อสู้กับบริบทที่ยาวขึ้นเนื่องจากข้อ จำกัด ด้านหน่วยความจำทำให้สถาปัตยกรรมของ Deepseek เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเชื่อมโยงกันในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ [1] [4]

การกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญพิเศษ

ระบบ MOE ของ Deepseek มีกลไกการกำหนดเส้นทางขั้นสูงที่อนุญาตให้มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านของผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งแตกต่างจากสถาปัตยกรรม MOE ที่เก่ากว่าที่อาจประสบความไร้ประสิทธิภาพในการใช้งานผู้เชี่ยวชาญ Deepseek ปรับการโหลดของผู้เชี่ยวชาญและมีผู้เชี่ยวชาญร่วมกันเพื่อจับความรู้ทั่วไปโดยไม่ซ้ำซ้อน ส่งผลให้มีความเชี่ยวชาญและประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในช่วงของงาน [2] [6]

บทสรุป

โดยสรุปสถาปัตยกรรม MOE ของ Deepseek แยกความแตกต่างจาก LLM อื่น ๆ ผ่านการเปิดใช้งานการเลือกพารามิเตอร์การใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพกลไกความสนใจขั้นสูงความสามารถในการจัดการบริบทที่ยาวนานและการกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญพิเศษ นวัตกรรมเหล่านี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ยังลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญทำให้ Deepseek เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจในภูมิทัศน์ของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่