„Deepseek R1“ modelis naudoja ekspertų (MOE) architektūros, kuriai būdingas nedidelis aktyvavimo modelis, mišinys, kuris suteikia keletą reikšmingų pranašumų:
išteklių naudojimo efektyvumas
„Deepseek R1“ suaktyvina tik savo visų parametrų pogrupį iš 37 milijardų iš 671 milijardo kiekvieno į priekį. Šis selektyvus aktyvavimas drastiškai sumažina reikalingus skaičiavimo išteklius, todėl modelis tampa efektyvesnis nei tradiciniai tankūs modeliai, kurie vienu metu įtraukia visus parametrus. Dėl to „Deepseek R1“ gali užtikrinti aukštą našumą, tuo pačiu sunaudodamas žymiai mažiau energijos ir skaičiavimo galios, kuri, kaip manoma, yra apie 95,3% pigiau, palyginti su kai kuriais pagrindiniais modeliais, tokiais kaip „Hopic“ „Claude 3.5 Sonnet“ [1] [3] [5 ].Ekspertų specializacija
Nelabus aktyvavimo modelis leidžia modeliui specializuotis skirtingoms „ekspertams“ įvairioms užduotims samprotavimo procese. Kiekvienas ekspertas gali sutelkti dėmesį į konkrečius aspektus, tokius kaip matematinis skaičiavimas, loginis išskaičiavimas ar natūralios kalbos generavimas. Ši specializacija padidina modelio gebėjimą efektyviai atlikti sudėtingas samprotavimo užduotis, leidžiančias jam išlaikyti darną ir tikslumą, palyginti su išplėstinėmis sekomis iki 128K žetonų ** [1] [2].mastelio keitimas ir lankstumas
Architektūros dizainas suteikia galimybę „Deepseek R1“ efektyviai išplėsti. Suaktyvindamas tik svarbius konkrečių užduočių parametrus, modelis gali prisitaikyti prie įvairių programų, nereikalaudamas didelio perkvalifikavimo ar derinimo. Šis lankstumas yra ypač naudingas dinamiškoje aplinkoje, kai užduočių pobūdis gali labai skirtis [6] [7].Patobulintas samprotavimo užduočių atlikimas
„Deepseeek R1“ parodo aukštesnes samprotavimo užduotis, tokias kaip sudėtingas problemų sprendimas ir nuoseklūs atsakai per ilgas minties grandines. Nelabus aktyvavimas ne tik sumažina pridėtines išlaidas, bet ir prisideda prie geresnių rezultatų, sukuriant tūkstančius samprotavimų žetonų kiekvienam atsakymui išlaikant tikslumą [1] [4].Poveikis aplinkai
Sumažindamas energijos suvartojimą per nedidelę aktyvavimo strategiją, „Deepseeek R1“ taip pat teigiamai prisideda prie aplinkos perspektyvos. Dėl sumažėjusių skaičiavimo poreikių su AI operacijomis susijęs mažesnis anglies pėdsakas, suderinamas su didėjančiu susirūpinimu dėl technologijos tvarumo [3] [5] [6].Apibendrinant galima pasakyti, kad nedidelis aktyvavimo modelis „Deepseek R1“ MOE architektūroje padidina efektyvumą, specializaciją, mastelio keitimą, samprotavimo užduotis ir aplinkos tvarumą, pažymėdama jį kaip reikšmingą pažangą AI modelio projekte.
Citatos:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparling-deepseek-r1-openai-o1- which-ai-model-comes out-pablo-8wtxf
[3] https://shellypalmer.com/2025/01/deepseek-r1-the-exception
[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-serhouse-redefining-possibilty/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1