Deepseekin monen pään piilevä huomio (MLA) -mekanismi ja Make.comin tiedon jäsentämisominaisuudet palvelevat erilaisia tarkoituksia ja toimivat erillisillä alueilla, mikä vaikeuttaa niiden vertailua. Voimme kuitenkin korostaa MLA: n etuja ja kontrastia ne haasteisiin, joita Make.comin tietojen jäsentäminen kohtaa.
Deepseekin monen pään piilevän huomion edut
1. Tehokas muistin käyttö: MLA käyttää matala-asteen avainarvoisen nivelten puristusta, mikä vähentää merkittävästi päätelmien aikana tarvittavan avainarvojen (KV) välimuistin kokoa. Tämä pakkaus antaa MLA: n tallentaa KV -vektoreita vain murto -osaan alkuperäisestä koosta, mikä johtaa huomattaviin säästöihin GPU -muistivaatimuksissa. Seurauksena on, että se pystyy käsittelemään suurempia malleja ja pidempiä kontekstipituuksia ilman ylivoimaisia laskennallisia resursseja [3] [6].
2. Parannettu päätelmän suorituskyky: minimoimalla KV -tallennustilaan liittyvä muisti -yleiskustannus, MLA parantaa päätelmätehokkuutta. Se mahdollistaa nopeamman tunnuksen muodostumisen säilyttäen samalla korkealaatuiset huomion tuotokset, ylittäen perinteiset monen pään huomion (MHA) mekanismit. Tämä tehokkuus on erityisen hyödyllinen sovelluksille, jotka vaativat reaaliaikaista käsittelyä [3] [4].
3. Parannettu tehtävän suorituskyky: MLA on suunniteltu tunnistamaan tietojen vivahteiset suhteet keskittymällä tiettyihin yksityiskohtiin erilaisissa panoksissa. Tämä kyky parantaa mallin kykyä käsitellä monimutkaisia tehtäviä, mikä johtaa parempaan yleiseen suorituskykyyn erilaisissa sovelluksissa, kuten luonnollisen kielen ymmärtämisessä ja muodostumisessa [3] [7].
4. Skaalautuvuus: MLA: n arkkitehtuuri tukee skaalautuvuutta suurissa malleissa, kuten Deepseek-V2, joka voi aktivoida vain murto-osan sen parametreista tiettyjen tehtävien aikana. Tämä selektiivinen aktivointi mahdollistaa tehokkaan resurssien käytön saavuttaen samalla korkean suorituskyvyn monilla tehtävissä [3] [7].
5. Pitkien kontekstien käsittely: DeepSekin MLA -mekanismi on taitava hallitsemaan pitkiä kontekstiikkunoita, mikä tukee jopa 128K -merkkejä. Tämä ominaisuus on ratkaisevan tärkeä tehtäville, jotka vaativat laajan tiedon käsittelyä, kuten koodin luomista ja tietojen analysointia, varmistaen johdonmukaisuuden ja tarkkuuden suurten tulojen suhteen [3] [7].
Haasteet Make.comin tiedon jäsentämisessä
Make.com puolestaan on alusta, joka keskittyy työnkulun automaatioon ja tietojen integrointiin. Se kohtaa haasteita, jotka liittyvät dynaamisen muuttujan datan jäsentämiseen moduuliensa välillä. Käyttäjät ovat ilmoittaneet ongelmista, joissa dynaamista tietoa ei tunnisteta tai käsitellä oikein, mikä johtaa työnkulkujen häiriöihin. Nämä kysymykset sisältävät:
- Muuttuva tietovirheet: Dynaamiset muuttujadata ei tunnistaa tai käsitellä millään moduulilla, joka vaikuttaa työnkulkuihin, jotka luottavat tietojen siirtämiseen moduulien, kuten Google Sheets, Airtable ja Pinterest, välillä [2].
- JSON -jäsentämiskysymykset: Yritykset jäsentää JSON -tietoja johtavat virheisiin, kuten BundlevalidationErroriin, mikä osoittaa JSON -rakenteiden käsittelyn ongelmia [2].
- JavaScript -moduulivirheet: Viitevirheet tapahtuvat yritettäessä käsitellä tietoja JavaScript -moduulien avulla, mikä monimutkaistaa tietojen käsittelyä [2].
Näiden ongelmien ratkaisemiseksi käyttäjät turvautuvat usein kovakoodatuihin arvoihin tai yrittävät tietojen puhdistamista ja jäsentämistä sisäisten toimintojen ja regexin avulla, mutta nämä kiertotapat eivät ole aina tehokkaita [2] [5] [10].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseekin MLA tarjoaa merkittäviä etuja monimutkaisten AI -tehtävien tehokkuuden, skaalautuvuuden ja suorituskyvyn kannalta, Make.comin tiedonjästelyominaisuudet kohtaavat haasteita, jotka liittyvät dynaamisen tiedon käsittelyyn sen automaatiotyönkulkuissa. Nämä kaksi järjestelmää palvelevat erilaisia tarkoituksia ja toimivat eri alueilla, mikä tekee suorasta vertailusta haastavan. MLA: n innovatiivinen lähestymistapa muistin yleiskustannusten vähentämiseksi ja päätelmien tehokkuuden parantamiseksi korostaa kuitenkin samanlaisten optimointien potentiaalia tietojenkäsittelyjärjestelmissä, kuten Make.com.
Viittaukset:
[1] https://planetbanatt.net/articles/mla.html
.
.
.
[5] https://www.youtube.com/watch?v=r_-vretmtww
[6] https://semianalysis.com/2025/01/31/deeptseek-debates/
.
[8] https://www.youtube.com/watch?v=83bxvd5h_ee
[9] https://adasci.org/mastering-multi-head-latent-atentio/
[10] https://community.make.com/t/best-way-to-parse-information-from-a-webhook/21578