Deepseek'in MOE sistemi ile diğer LLM mimarileri arasındaki temel farklar nelerdir?

Experts (MOE) Mimarisi karışımı

Deepseek, her görev için parametrelerinin yalnızca bir alt kümesini seçici olarak etkinleştiren bir uzmanlar karışımı (MOE) mimarisi kullanır. Bu, hem eğitim hem de çıkarım sırasında tüm modeli etkinleştiren GPT-3.5 gibi geleneksel LLM'lerle tezat oluşturur. Deepseek'in yaklaşımı, toplam 671 milyardan sadece 37 milyar aktif parametre ile çalışmasına izin verir, bu da hesaplama maliyetlerinde önemli düşüşlere ve daha iyi verimliliğe yol açar [1] [5].

Verimli kaynak kullanımı

Deepseek'teki seçici aktivasyon, kaynakları daha etkili bir şekilde kullanmasını sağlar. Herhangi bir zamanda parametrelerinin% 6'sından daha azını etkinleştirerek, göreve özgü hassasiyet elde ederek modelin performansını, daha büyük, tam aktif modellerle ilişkili ek yüke girmeden belirli görevlerin gereksinimlerine uyarlamasına izin verir [1] [3 ].

Gelişmiş dikkat mekanizmaları

Deepseek, anahtar değeri önbelleğini gizli vektörlere sıkıştırarak verileri işleme yeteneğini geliştiren çok başlı Gizli Dikkat (MLA) içerir. Bu yenilik, işlenmiş her jeton için tüm anahtar-değer çiftlerinin yüklenmesini gerektiren geleneksel dikkat mekanizmalarına kıyasla çıkarım sırasında bellek kullanımını büyük ölçüde azaltır [3] [5]. MLA mekanizması ayrıca DeepSeek'in bellek ek yükünü en aza indirirken yüksek dikkat kalitesini korumasını sağlar.

uzun bağlamları ele almak

Deepseek, uzun bağlam pencerelerini etkili bir şekilde yönetmek için tasarlanmıştır ve 128k jetonları desteklemek için tasarlanmıştır. Bu özellik, kod oluşturma ve veri analizi gibi kapsamlı bağlamsal bilgiler gerektiren karmaşık görevler için özellikle avantajlıdır. Geleneksel modeller genellikle bellek kısıtlamaları nedeniyle daha uzun bağlamlarla mücadele eder ve Deepseek'in mimarisini büyük veri kümelerinde tutarlılık talep eden uygulamalar için daha uygun hale getirir [1] [4].

Özel Uzman Yönlendirme

Deepseek'in MOE sistemi, ince taneli uzman uzmanlaşmasına izin veren gelişmiş yönlendirme mekanizmalarına sahiptir. Uzman kullanımındaki verimsizliklerden muzdarip olabilecek eski MOE mimarilerinin aksine, Deepseek uzman yüklerini dinamik olarak ayarlar ve ortak bilgiyi fazlalık olmadan yakalamak için paylaşılan uzmanları istihdam eder. Bu, çeşitli görevlerde daha iyi uzmanlaşma ve performans ile sonuçlanır [2] [6].

Çözüm

Özetle, Deepseek'in MOE mimarisi, parametrelerin seçici aktivasyonu, verimli kaynak kullanımı, ileri dikkat mekanizmaları, uzun bağlamların işlenmesi yeteneği ve uzmanlaşmış uzman yönlendirmesi yoluyla kendisini diğer LLM'lerden ayırır. Bu yenilikler sadece performansı artırmakla kalmaz, aynı zamanda hesaplama maliyetlerini de önemli ölçüde azaltır ve Deepseek'i büyük dil modellerinin manzarasında zorlayıcı bir seçenek haline getirir.