Модель DeepSeek R1 використовує суміш архітектури експертів (МО), що характеризується рідкісною схемою активації, яка дає кілька значних переваг:
Ефективність використання ресурсів
DeepSeek R1 активує лише підмножину загальних параметрів 37 мільярдів із 671 мільярдів під час кожного переднього проходу. Ця селективна активація різко знижує необхідні обчислювальні ресурси, що робить модель більш ефективною, ніж традиційні щільні моделі, які одночасно залучають усі параметри. Як результат, DeepSeek R1 може забезпечити високу продуктивність, вживаючи значно менше енергії та обчислювальної потужності, за оцінками, приблизно на 95,3% дешевше в експлуатації порівняно з деякими провідними моделями, такими як антропічний 3,5 сонет [1] [3] [5 ].Спеціалізація експертів
Рідна схема активації дозволяє моделі спеціалізувати різні "експерти" для різних завдань у процесі міркувань. Кожен експерт може зосередитись на конкретних аспектах, таких як математичне обчислення, логічне відрахування або генерація природних мов. Ця спеціалізація підвищує здатність моделі ефективно обробляти складні завдання міркування, що дозволяє їй підтримувати узгодженість та точність над розширеними послідовностями до 128 тис. Жетонів ** [1] [2].масштабованість та гнучкість
Дизайн архітектури дозволяє DeepSeek R1 ефективно масштабувати. Активуючи лише відповідні параметри для конкретних завдань, модель може адаптуватися до широкого спектру застосувань без необхідності великої перекваліфікації або тонкої настройки. Ця гнучкість особливо корисна в динамічних умовах, де природа завдань може суттєво відрізнятися [6] [7].підвищена продуктивність у завданнях міркувань
Deepseek R1 демонструє чудові можливості в міркувальних завданнях, таких як складне вирішення проблем та генерування узгоджених відповідей над довгими ланцюгами думки. Рідна активація не тільки зменшує накладні витрати, але й сприяє покращенню продуктивності у створенні тисяч міркувальних жетонів на відповідь, зберігаючи точність [1] [4].вплив на навколишнє середовище
Мінімізуючи споживання енергії за допомогою його рідкісної стратегії активації, DeepSeek R1 також позитивно сприяє екологічній точки зору. Зменшені обчислювальні вимоги призводять до меншого сліду вуглецю, пов'язаного з операціями ШІ, узгоджуючись із зростаючою проблемою щодо стійкості в технологіях [3] [5] [6].Підводячи підсумок, рідкісна схема активації в архітектурі МО Deepseek R1 підвищує ефективність, спеціалізацію, масштабованість, продуктивність у міркувальних завданнях та екологічній стійкості, що позначає її як значний прогрес у дизайні моделі AI.
Цитати:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[3] https://shellypalmer.com/2025/01/deepseek-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