Il modello DeepSeek R1 utilizza una miscela di architettura di esperti (MOE) caratterizzata da un modello di attivazione sparsa, che offre diversi vantaggi significativi:
Efficienza nell'utilizzo delle risorse
DeepSeek R1 attiva solo un sottoinsieme dei suoi parametri totali - 37 miliardi su 671 miliardi di anni durante ciascun passaggio in avanti. Questa attivazione selettiva riduce drasticamente le risorse computazionali richieste, rendendo il modello più efficiente rispetto ai tradizionali modelli densi che coinvolgono contemporaneamente tutti i parametri. As a result, DeepSeek R1 can deliver high performance while consuming significantly less energy and computational power, estimated to be about 95.3% less expensive to operate compared to some leading models like Anthropicâs Claude 3.5 Sonnet[1][3][5 ].Specializzazione di esperti
Il modello di attivazione sparsa consente al modello di specializzare diversi "esperti" per vari compiti all'interno del processo di ragionamento. Ogni esperto può concentrarsi su aspetti specifici come il calcolo matematico, la detrazione logica o la generazione di linguaggio naturale. Questa specializzazione migliora la capacità del modello di gestire efficacemente compiti di ragionamento complessi, consentendole di mantenere la coerenza e l'accuratezza su sequenze estese fino a 128k token ** [1] [2].scalabilità e flessibilità
Il design dell'architettura consente a Deepseek R1 di ridimensionare in modo efficiente. Attivando solo parametri rilevanti per compiti specifici, il modello può adattarsi a una vasta gamma di applicazioni senza la necessità di una vasta riqualificazione o una messa a punto. Questa flessibilità è particolarmente vantaggiosa in ambienti dinamici in cui la natura dei compiti può variare in modo significativo [6] [7].prestazioni migliorate nelle attività di ragionamento
DeepSeek R1 dimostra capacità superiori nei compiti di ragionamento, come complesse risoluzione dei problemi e generazione di risposte coerenti su lunghe catene di pensiero. L'attivazione sparsa non solo riduce le spese generali, ma contribuisce anche a migliorare le prestazioni nel generare migliaia di token di ragionamento per risposta mantenendo l'accuratezza [1] [4].Impatto ambientale
Riducendo al minimo il consumo di energia attraverso la sua scarsa strategia di attivazione, Deepseek R1 contribuisce anche a una prospettiva ambientale. Le ridotte esigenze computazionali portano a un'impronta di carbonio inferiore associata alle operazioni di intelligenza artificiale, allineandosi con crescenti preoccupazioni sulla sostenibilità della tecnologia [3] [5] [6].In sintesi, il modello di attivazione sparsa nell'architettura MOE di DeepSeek R1 migliora l'efficienza, la specializzazione, la scalabilità, le prestazioni nei compiti di ragionamento e la sostenibilità ambientale, contrassegnandolo come un progresso significativo nella progettazione del modello AI.
Citazioni:[1] https://unfidai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which --model-comes-out-pablo-8wtxf
[3] https://shellypalmer.com/2025/01/deepseek-r1-the-exception-that-could-redefine-ai/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://www.cyberkendra.com/2025/01/deepseek-r1-chinas-latest-emodel.html
[6] https://instashire.com/deepseek-r1-the-powerhouse-redefining-possibili
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1