Model DeepSeek R1 uporablja mešanico arhitekture strokovnjakov (MOE), za katero je značilen redko aktivacijsko vzorec, ki zagotavlja več pomembnih prednosti:
Učinkovitost pri uporabi virov
Deepseek R1 aktivira le podskupino svojih skupnih parametrov 37 milijard od 671 milijard med vsakim prehodom. Ta selektivna aktivacija drastično zmanjša potrebne računske vire, zaradi česar je model učinkovitejši od tradicionalnih gostih modelov, ki hkrati vključujejo vse parametre. Kot rezultat, lahko Deepseek R1 prinaša visoko zmogljivost, hkrati pa porabi bistveno manj energije in računske moči, ocenjeno, da je približno 95,3% manj drag za delovanje v primerjavi z nekaterimi vodilnimi modeli, kot je Anthropic's Claude 3.5 Sonnet [1] [3] [5 ].Specializacija strokovnjakov
Vzorec redke aktivacije omogoča modelu, da se v postopku sklepanja specializira različne "strokovnjake" za različne naloge. Vsak strokovnjak se lahko osredotoči na posebne vidike, kot so matematično računanje, logični odbitek ali ustvarjanje naravnega jezika. Ta specializacija izboljšuje sposobnost modela, da učinkovito obravnava zapletene naloge sklepanja, kar mu omogoča ohranjanje skladnosti in natančnosti nad podaljšanimi zaporedji do 128k žetonov ** [1] [2].Scability in prilagodljivost
Zasnova arhitekture omogoča učinkovito obseg Deepseek R1. Z aktiviranjem samo ustreznih parametrov za posebne naloge se lahko model prilagodi širokemu spektru aplikacij, ne da bi potrebovali obsežno prekvalifikacijo ali natančno prilagoditev. Ta prilagodljivost je še posebej koristna v dinamičnih okoljih, kjer se lahko narava nalog močno razlikuje [6] [7].Izboljšana uspešnost pri sklepanju nalog
Deepseek R1 prikazuje vrhunske zmogljivosti pri sklepanju nalog, kot sta zapleteno reševanje problemov in ustvarjanje koherentnih odzivov v dolgih verigah misli. Redka aktivacija ne samo zmanjšuje režijske stroške, ampak tudi prispeva k izboljšanju uspešnosti pri ustvarjanju na tisoče žetonov sklepanja na odziv, hkrati pa ohranja natančnost [1] [4].Vpliv na okolje
Z zmanjšanjem porabe energije s svojo strategijo redke aktivacije Deepseek R1 tudi pozitivno prispeva z okoljskega vidika. Zmanjšane računske zahteve vodijo do nižjega ogljikovega odtisa, povezanega z operacijami AI, ki se usklajuje z vse večjimi pomisleki glede trajnosti v tehnologiji [3] [5] [6].Če povzamemo, vzorec redke aktivacije v arhitekturi MOE Deepseek R1 povečuje učinkovitost, specializacijo, razširljivost, uspešnost pri razmišljanju o sklepanju in okoljski trajnost, kar ga označuje kot pomemben napredek pri oblikovanju modela AI.
Navedbe:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-aa-model-commes-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