Model Deepseek R1 wykorzystuje mieszankę architektury ekspertów (MOE) charakteryzującej się rzadkim wzorem aktywacji, która zapewnia kilka znaczących korzyści:
Wydajność w wykorzystaniu zasobów
Deepseek R1 aktywuje tylko podzbiór całkowitego parametrów 37 miliardów na 671 miliardów podczas każdego przepustki. Ta selektywna aktywacja drastycznie zmniejsza wymagane zasoby obliczeniowe, dzięki czemu model jest bardziej wydajny niż tradycyjne gęste modele, które jednocześnie angażują wszystkie parametry. W rezultacie DeepSeek R1 może zapewnić wysoką wydajność, jednocześnie zużywa znacznie mniej energii i siły obliczeniowej, szacowaną na około 95,3% tańsze w obsłudze w porównaniu z niektórymi wiodącymi modelami, takimi jak Sonnet Anthropic S 3.5 [1] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5 ].specjalizacja ekspertów
Rzadki wzór aktywacji pozwala modelowi specjalizować różnych „ekspertów” dla różnych zadań w procesie rozumowania. Każdy ekspert może skupić się na określonych aspektach, takich jak obliczenia matematyczne, logiczne dedukcja lub generowanie języka naturalnego. Ta specjalizacja zwiększa zdolność modelu do skutecznego obsługi złożonych zadań rozumowania, umożliwiając zachowanie spójności i dokładności w stosunku do rozszerzonych sekwencji do 128 tokenów ** [1] [2].Skalowalność i elastyczność
Projekt architektury umożliwia efektywną skalowanie DeepSeek R1. Aktywując tylko odpowiednie parametry dla określonych zadań, model może dostosować się do szerokiego zakresu zastosowań bez potrzeby intensywnego przekwalifikowania lub dostrajania. Ta elastyczność jest szczególnie korzystna w środowiskach dynamicznych, w których charakter zadań może się znacznie różnić [6] [7].Zwiększona wydajność w zadaniach rozumowania
Deepseek R1 wykazuje doskonałe możliwości w rozumowaniu zadań, takich jak złożone rozwiązywanie problemów i generowanie spójnych odpowiedzi na długich łańcuchach myślenia. Rzadka aktywacja nie tylko zmniejsza koszty ogólne, ale także przyczynia się do poprawy wydajności w generowaniu tysięcy tokenów rozumowania na odpowiedź przy jednoczesnym zachowaniu dokładności [1] [4].Wpływ na środowisko
Minimalizując zużycie energii poprzez rzadką strategię aktywacji, Deepseek R1 również pozytywnie przyczynia się z perspektywy środowiska. Zmniejszone wymagania obliczeniowe prowadzą do niższego śladu węglowego związanego z operacjami AI, dostosowując się do rosnących obaw związanych z zrównoważonym rozwojem technologii [3] [5] [6].Podsumowując, rzadki wzór aktywacji w architekturze MOE Deepseek R1 zwiększa wydajność, specjalizację, skalowalność, wydajność zadań rozumowania i zrównoważony rozwój środowiska, oznaczając ją jako znaczący postęp w projektowaniu modelu AI.
Cytaty:[1] https://unfololdai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-hwhich-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[3] https://shellypalmer.com/2025/01/deepseek-r1-the-exception-tht-t-thouldefine-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-ai-powerhouse-redefining-possibilty/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1