Model DeepSeek R1 využíva zmes architektúry expertov (MOE) charakterizovanú riedkom aktivácii, ktorý poskytuje niekoľko významných výhod:
Efektívnosť vo využívaní zdrojov
Deepseek R1 aktivuje iba podskupinu svojich celkových parametrov - 37 miliárd zo 671 miliárd počas každého Forward Pass. Táto selektívna aktivácia drasticky znižuje požadované výpočtové zdroje, vďaka čomu je model efektívnejší ako tradičné husté modely, ktoré súčasne zapájajú všetky parametre. Výsledkom je, že Deepseek R1 môže priniesť vysoký výkon a zároveň konzumovať výrazne menej energie a výpočtovej sily, odhaduje sa, že funguje asi o 95,3% lacnejšia v porovnaní s niektorými vedúcimi modelmi, ako je sonet s antropickým 3,5 [1] [3] [5] [5] [5] [5] [3] [5] [5] [ ].Specializácia odborníkov
Riedny model aktivácie umožňuje modelu špecializovať rôznych „odborníkov“ pre rôzne úlohy v rámci procesu zdôvodnenia. Každý odborník sa môže zamerať na konkrétne aspekty, ako sú matematické výpočty, logické odpočet alebo generovanie prirodzeného jazyka. Táto špecializácia zvyšuje schopnosť modelu efektívne zvládnuť zložité uvažovacie úlohy, čo jej umožňuje udržiavať koherenciu a presnosť pred rozšírenými sekvenciami až do 128 000 tokenov ** [1] [2].Škálovateľnosť a flexibilita
Dizajn architektúry umožňuje Deepseek R1 efektívne škálovať. Aktivovaním iba relevantných parametrov pre konkrétne úlohy sa model môže prispôsobiť širokej škále aplikácií bez potreby rozsiahleho preškolenia alebo doladenia. Táto flexibilita je obzvlášť prospešná v dynamických prostrediach, kde sa povaha úloh môže výrazne meniť [6] [7].Vylepšený výkon pri uvažovaní úloh
Deepseek R1 demonštruje vynikajúce schopnosti pri zdôvodňovaní úloh, ako je komplexné riešenie problémov a vytváranie koherentných reakcií na dlhé myšlienkové reťazce. Riedna aktivácia nielen znižuje režijné náklady, ale tiež prispieva k zlepšeniu výkonnosti pri vytváraní tisícok zdôvodňujúcich žetónov na reakciu pri zachovaní presnosti [1] [4].Environmental Dopad
Minimalizáciou spotreby energie prostredníctvom svojej riedkej aktivácie stratégie, Deepseek R1 tiež pozitívne prispieva z hľadiska životného prostredia. Znížené výpočtové požiadavky vedú k nižšej uhlíkovej stope spojenej s operáciami AI, čo je v súlade s rastúcimi obavami o udržateľnosť v technológii [3] [5] [6].Stručne povedané, vzor riedkeho aktivácie v architektúre MOE DeepSeek R1 zvyšuje účinnosť, špecializáciu, škálovateľnosť, výkon v uvažovaní úloh a environmentálnu udržateľnosť a označuje ho ako významný pokrok v návrhu modelu AI.
Citácie:[1] https://unFoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-wich-ai-model-comes-ouces-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