Model DeepSeek R1 využívá směs architektury odborníků (MOE) charakterizovanou řídkým aktivačním vzorcem, což poskytuje několik významných výhod:
Efektivita využití zdrojů
DeepSeek R1 aktivuje pouze podskupinu jeho celkových parametrů 37 miliard z 671 miliard během každého dopředného průchodu. Tato selektivní aktivace drasticky snižuje požadované výpočetní zdroje, takže model zvyšuje efektivnější než tradiční husté modely, které zapojují všechny parametry současně. Výsledkem je, že Deepseek R1 může poskytnout vysoký výkon a zároveň konzumovat výrazně méně energie a výpočetní výkon, odhaduje se, že je asi o 95,3% levnější provoz ve srovnání s některými předními modely, jako je antropický Claude 3.5 sonet [1] [3] [5 ].Specializace odborníků
Řídká aktivační vzor umožňuje modelu specializovat různé „odborníky“ pro různé úkoly v rámci procesu uvažování. Každý odborník se může zaměřit na specifické aspekty, jako je matematický výpočet, logický odpočet nebo generování přirozeného jazyka. Tato specializace zvyšuje schopnost modelu efektivně zvládnout složité uvažovací úkoly, což jí umožňuje udržovat koherenci a přesnost v rozšířených sekvencích až 128k žetonů ** [1] [2].Škálovatelnost a flexibilita
Návrh architektury umožňuje Deepseek R1 efektivně měřítko. Aktivací pouze relevantních parametrů pro konkrétní úkoly se model může přizpůsobit široké škále aplikací bez nutnosti rozsáhlé rekvalifikace nebo doladění. Tato flexibilita je zvláště prospěšná v dynamickém prostředí, kde se povaha úkolů může výrazně lišit [6] [7].Vylepšený výkon v úkolech uvažování
DeepSeek R1 prokazuje vynikající schopnosti při uvažování úkolů, jako je složité řešení problémů a generování koherentních odpovědí na dlouhé myšlenkové řetězce. Časová aktivace nejen snižuje režii, ale také přispívá ke zlepšení výkonnosti při generování tisíců tokenů uvažování na odpověď při zachování přesnosti [1] [4].Dopad na životní prostředí
Minimalizací spotřeby energie prostřednictvím své řídké aktivační strategie aktivace Deepseek R1 také pozitivně přispívá z environmentálního hlediska. Snížené výpočetní požadavky vedou k nižší stopě uhlíku spojené s operacemi AI, která se vyrovnává s rostoucími obavami o udržitelnost v technologii [3] [5] [6].Stručně řečeno, řídká aktivační vzorec v architektuře MOE Deepseek R1 zvyšuje efektivitu, specializaci, škálovatelnost, výkon v úvahách o uvažování a udržitelnost životního prostředí, což ji označuje jako významný pokrok v designu modelu AI.
Citace:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[3] https://shellypalmer.com/2025/01/deepseek--exception-that-Could-redefine-ai/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://www.cyberkendra.com/2025/01/deepseek-r1-Chinas-latest-ai-model.html
[6] https://instashire.com/deepseek-r1-the-ate-powerhouse-redefining-possibilty/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1