DeepSeek R1 모델은 희소 활성화 패턴이 특징 인 전문가 (MOE) 아키텍처를 사용하여 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다.
리소스 활용의 효율성
DeepSeek R1은 각 포워드 패스 동안 총 매개 변수 중 370 억 개의 하위 집합 만 활성화합니다. 이 선택적 활성화는 필요한 계산 자원을 크게 줄여서 모든 매개 변수를 동시에 참여시키는 전통적인 밀도가 높은 모델보다 모델이 더 효율적입니다. 결과적으로 DeepSeek R1은 고성능을 제공하면서 에너지와 계산력이 상당히 적은 에너지와 계산력을 소비 할 수 있으며, Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet과 같은 일부 주요 모델에 비해 작동하는 데 약 95.3% 저렴한 것으로 추정됩니다 [1] [3] [5. ].전문가의 전문화
희소 활성화 패턴을 통해 모델은 추론 프로세스 내 다양한 작업에 대해 다른 "전문가"를 전문화 할 수 있습니다. 각 전문가는 수학적 계산, 논리 공제 또는 자연어 생성과 같은 특정 측면에 중점을 둘 수 있습니다. 이 전문화는 복잡한 추론 작업을 효과적으로 처리하는 모델의 능력을 향상시켜 최대 128k 토큰의 연장 된 시퀀스에 비해 일관성과 정확도를 유지할 수있게합니다 [1] [2].확장 성과 유연성
아키텍처의 디자인을 통해 DeepSeek R1은 효율적으로 확장 할 수 있습니다. 특정 작업에 대한 관련 매개 변수 만 활성화 함으로써이 모델은 광범위한 재교육 또는 미세 조정이 필요없이 광범위한 응용 프로그램에 적응할 수 있습니다. 이 유연성은 특히 작업의 특성이 크게 다를 수있는 동적 환경에서 특히 유익합니다 [6] [7].추론 작업의 성능 향상
DeepSeek R1은 복잡한 문제 해결 및 긴 사고에 대한 일관된 응답을 생성하는 것과 같은 추론 작업에서 우수한 기능을 보여줍니다. 희소 활성화는 오버 헤드를 줄일뿐만 아니라 반응 당 수천 개의 추론 토큰을 생성하면서 정확도를 유지하면서 성능 향상에 기여합니다 [1] [4].환경 영향
희소 활성화 전략을 통해 에너지 소비를 최소화함으로써 DeepSeek R1은 환경 적 관점에서 긍정적으로 기여합니다. 계산 요구가 줄어들면서 AI 운영과 관련된 탄소 발자국이 더 낮아 기술의 지속 가능성에 대한 우려가 증가하고있다 [3] [5] [6].요약하면, DeepSeek R1의 MOE 아키텍처에서 드문 활성화 패턴은 효율성, 전문화, 확장 성, 추론 작업의 성능 및 환경 지속 가능성을 향상시켜 AI 모델 설계에서 중요한 발전으로 표시합니다.
인용 :[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1 whith-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[3] https://shellypalmer.com/2025/01/deepseek-r1-the-xception-t 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-r1the-ai-powhouse-redefining-possibilty/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1