Deepseek R1 mudel kasutab ekspertide (MOE) arhitektuuri segu, mida iseloomustab hõre aktiveerimismuster, mis pakub mitmeid olulisi eeliseid:
Ressursside kasutamise tõhusus
Deepseek R1 aktiveerib iga edasiliikumise ajal ainult oma parameetrite alamhulga 37 miljardit - 671 miljardit. See selektiivne aktiveerimine vähendab drastiliselt vajalikke arvutusressursse, muutes mudeli tõhusamaks kui traditsioonilised tihedad mudelid, mis haaravad kõiki parameetreid üheaegselt. Selle tulemusel võib Deepseek R1 pakkuda suurt jõudlust, tarbides samas oluliselt vähem energiat ja arvutuslikku energiat, hinnanguliselt on see hinnanguliselt umbes 95,3% odavam võrreldes mõne juhtiva mudeliga, näiteks Anthropici Claude 3.5 Sonnet [1] [3] [5] ].Ekspertide spetsialiseerumine
Helv aktiveerimismuster võimaldab mudelil spetsialiseeruda erinevatele "ekspertidele" erinevate ülesannete jaoks mõtlemisprotsessis. Iga ekspert saab keskenduda konkreetsetele aspektidele nagu matemaatiline arvutamine, loogiline deduktsioon või loomulik keele genereerimine. See spetsialiseerumine suurendab mudeli võimet keerukate mõttekäikude tõhusalt käsitleda, võimaldades sellel säilitada sidusust ja täpsust kuni 128K žetoonide laiendatud järjestuste suhtes ** [1] [2].Hta
Arhitektuuri disain võimaldab DeepSEEK R1 tõhusalt skaleerida. Aktiveerides ainult konkreetsete ülesannete asjakohaseid parameetreid, saab mudel kohaneda mitmesuguste rakendustega, ilma et oleks vaja ulatuslikku ümberõpet või peenhäälestamist. See paindlikkus on eriti kasulik dünaamilises keskkonnas, kus ülesannete olemus võib märkimisväärselt erineda [6] [7].
Täiustatud jõudlus mõttekäikudes
Deepseek R1 demonstreerib paremat võimalust mõttekäikudes, näiteks keerukate probleemide lahendamine ja sidusate vastuste genereerimine pikkade mõtteahelate suhtes. Helv aktiveerimine mitte ainult ei vähenda üldkulusid, vaid aitab ka paremat tulemuslikkust tuhandete arutluskäikude genereerimisel vastuse kohta, säilitades samal ajal täpsuse [1] [4].Keskkonnamõju
Minimeerides energiatarbimist oma hõreda aktiveerimise strateegia kaudu, aitab Deepseek R1 ka keskkonna seisukohast positiivselt kaasa. Vähendatud arvutusnõuded põhjustavad madalama süsiniku jalajälje, mis on seotud AI -toimingutega, mis vastab kasvavale murele tehnoloogia jätkusuutlikkuse pärast [3] [5] [6].Kokkuvõtlikult suurendab Deepseek R1 MOE arhitektuuri hõre aktiveerimismuster tõhusust, spetsialiseerumist, mastaapsust, mõttekäikude tulemusi ja keskkonna jätkusuutlikkust, märkides seda kui olulist arengut AI mudeli kujundamisel.
Tsitaadid:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
]
]
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://www.cyberkendra.com/2025/01/deepseek-r1-chinas-lantest-ai-model.html
]
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1