DeepSeek R1 modelī tiek izmantots ekspertu (MOE) arhitektūras sajaukums, kam raksturīga maza aktivizācijas modeļa, kas sniedz vairākas nozīmīgas priekšrocības:
Efektivitāte resursu izmantošanā
DeepSeek R1 aktivizē tikai kopējo parametru apakškopu 37 miljardus no 671 miljarda katras priekšējās caurlaides laikā. Šī selektīvā aktivācija krasi samazina nepieciešamos aprēķina resursus, padarot modeli efektīvāku nekā tradicionālie blīvie modeļi, kas vienlaikus iesaista visus parametrus. Rezultātā DeepSeek R1 var nodrošināt augstu veiktspēju, vienlaikus patērējot ievērojami mazāk enerģijas un skaitļošanas jaudas, kas, domājams, ir aptuveni 95,3% lētāks, salīdzinot ar dažiem vadošajiem modeļiem, piemēram, Antropic Claude 3.5 sonetu [1] [3] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] [5] ].ekspertu specializācija
Retās aktivizācijas modelis ļauj modelim specializēt dažādus "ekspertus" dažādiem argumentācijas procesa uzdevumiem. Katrs eksperts var koncentrēties uz īpašiem aspektiem, piemēram, matemātisko aprēķinu, loģisko atskaitījumu vai dabiskās valodas ģenerēšanu. Šī specializācija uzlabo modeļa spēju efektīvi rīkoties ar sarežģītiem spriešanas uzdevumiem, ļaujot tai saglabāt koherenci un precizitāti salīdzinājumā ar paplašinātām sekvencēm līdz 128k žetoniem ** [1] [2].mērogojamība un elastība
Arhitektūras dizains ļauj efektīvi mērogot DeepSeek R1. Aktivizējot tikai atbilstošus parametrus konkrētiem uzdevumiem, modelis var pielāgoties plašam lietojumprogrammu klāstam bez nepieciešamības pēc plašas pārkvalifikācijas vai precizēšanas. Šī elastība ir īpaši izdevīga dinamiskā vidē, kur uzdevumu raksturs var ievērojami atšķirties [6] [7].pastiprināta veiktspēja argumentācijas uzdevumos
DeepSeek R1 demonstrē augstākas spējas argumentācijas uzdevumos, piemēram, sarežģītās problēmu risināšanā un saskaņotu reakciju veidošanā garajām domu ķēdēm. Retā aktivācija ne tikai samazina pieskaitāmās izmaksas, bet arī veicina uzlabotu veiktspēju, veidojot tūkstošiem argumentācijas žetonu uz vienu reakciju, saglabājot precizitāti [1] [4].Ietekme uz vidi
Minimizējot enerģijas patēriņu, izmantojot savu mazo aktivizācijas stratēģiju, DeepSeek R1 arī pozitīvi veicina no vides viedokļa. Samazinātās skaitļošanas prasības rada zemāku oglekļa nospiedumu, kas saistīts ar AI operācijām, saskaņojot ar pieaugošajām bažām par tehnoloģijas ilgtspējību [3] [5] [6].Rezumējot, neliels aktivizācijas modelis DeepSeek R1 MOE arhitektūrā uzlabo efektivitāti, specializāciju, mērogojamību, argumentācijas uzdevumu veiktspēju un vides ilgtspējību, atzīmējot to kā nozīmīgu AI modeļa projektēšanas attīstību.
Atsauces:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-depseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pallo-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--chinas-latest-ai-model.html
[6] https://instashire.com/deepseek-r1-the-ai-powerhouse-redefining-posibilty/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1