Модель DeepSeek R1 использует смесь архитектуры экспертов (MOE), характеризующейся редкой схемой активации, которая обеспечивает несколько значительных преимуществ:
эффективность в использовании ресурсов
DeepSeek R1 активирует только подмножество своих общих параметров 37 миллиардов из 671 миллиардов во время каждого вперед. Эта селективная активация резко уменьшает необходимые вычислительные ресурсы, делая модель более эффективной, чем традиционные плотные модели, которые одновременно приводят все параметры. В результате, DeepSeek R1 может обеспечить высокую производительность, потребляя значительно меньшую энергию и вычислительную мощность, по оценкам, на 95,3% дешевле для работы по сравнению с некоторыми ведущими моделями, такими как Sonnet Claude 3,5 [1] [3] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] ]Специализация экспертов
Разреженная паттерн активации позволяет модели специализироваться на различных «экспертах» для различных задач в процессе рассуждений. Каждый эксперт может сосредоточиться на конкретных аспектах, таких как математические вычисления, логическое вычет или генерация естественного языка. Эта специализация повышает способность модели эффективно выполнять сложные задачи рассуждений, позволяя ей поддерживать когерентность и точность по сравнению с расширенными последовательностями до 128 тыс. ** [1] [2].масштабируемость и гибкость
Дизайн архитектуры позволяет DeepSeek R1 эффективно масштабироваться. Активируя только соответствующие параметры для конкретных задач, модель может адаптироваться к широкому спектру приложений без необходимости обширного переподготовки или тонкой настройки. Эта гибкость особенно полезна в динамических средах, где природа задач может значительно различаться [6] [7].повышенная производительность в задачах рассуждения
DeepSeek R1 демонстрирует превосходные возможности в задачах рассуждений, таких как сложное решение проблем и генерирование когерентных реакций на длинные цепочки мышления. Разреженная активация не только уменьшает накладные расходы, но также способствует повышению производительности при создании тысяч токенов рассуждений на ответ при сохранении точности [1] [4].воздействие на окружающую среду
Минимизируя потребление энергии с помощью своей разреженной стратегии активации, DeepSeek R1 также положительно вносит положительный вклад с экологической точки зрения. Пониженные вычислительные требования приводят к более низкому углеродному следу, связанному с операциями искусственного интеллекта, что соответствует растущей обеспокоенности по поводу устойчивости в технологии [3] [5] [6].Таким образом, редкая схема активации в архитектуре Deepseek R1 MoE повышает эффективность, специализацию, масштабируемость, производительность в задачах рассуждений и экологическую устойчивость, отмечая его как значительный прогресс в дизайне модели искусственного интеллекта.
Цитаты:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-wich-ai-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-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