Le mécanisme d'attention latent (MLA) de Deepseek et les capacités d'analyse de données de Make.com servent des objectifs différents et fonctionnent dans des domaines distincts, ce qui les rend difficiles à comparer directement. Cependant, nous pouvons mettre en évidence les avantages de MLA et les contraster avec les défis rencontrés par l'analyse des données de Make.com.
Avantages de l'attention latente multi-tête de Deepseek
1. Utilisation efficace de la mémoire: MLA utilise une compression conjointe de valeur clé de faible rang, réduisant considérablement la taille du cache de valeur clé (KV) requise pendant l'inférence. Cette compression permet à MLA de stocker les vecteurs KV à une fraction de leur taille d'origine, conduisant à des économies substantielles dans les exigences de mémoire GPU. En conséquence, il peut gérer des modèles plus importants et des longueurs de contexte plus longues sans ressources informatiques écrasantes [3] [6].
2. Amélioration des performances d'inférence: en minimisant les frais généraux de mémoire associés au stockage de KV, MLA améliore l'efficacité d'inférence. Il permet une génération de jetons plus rapide tout en maintenant des sorties d'attention de haute qualité, surpassant les mécanismes traditionnels d'attention multi-tête (MHA). Cette efficacité est particulièrement bénéfique pour les applications nécessitant un traitement en temps réel [3] [4].
3. Performances de tâche améliorées: MLA est conçu pour identifier les relations nuancées dans les données en se concentrant sur des détails spécifiques sur diverses entrées. Cette capacité améliore la capacité du modèle à traiter les tâches complexes, conduisant à de meilleures performances globales dans diverses applications telles que la compréhension et la génération du langage naturel [3] [7].
4. Évolutivité: L'architecture de MLA prend en charge l'évolutivité dans les grands modèles, tels que Deepseek-V2, qui ne peuvent activer qu'une fraction de ses paramètres lors de tâches spécifiques. Cette activation sélective permet une utilisation efficace des ressources tout en obtenant des performances élevées sur une large gamme de tâches [3] [7].
5. Gestion des contextes longs: le mécanisme MLA de Deepseek est apte à gérer de longues fenêtres de contexte, en prenant en charge jusqu'à 128 000 jetons. Cette fonctionnalité est cruciale pour les tâches qui nécessitent le traitement des informations étendues, telles que la génération de code et l'analyse des données, garantissant la cohérence et la précision sur les entrées importantes [3] [7].
défis avec l'analyse des données de Make.com
Make.com, en revanche, est une plate-forme axée sur l'automatisation du flux de travail et l'intégration des données. Il fait face à des défis liés à l'analyse des données variables dynamiques dans ses modules. Les utilisateurs ont signalé des problèmes lorsque les données dynamiques ne sont pas reconnues ou traitées correctement, entraînant des perturbations dans les flux de travail. Ces problèmes comprennent:
- Échecs d'analyse des données variables: les données de variables dynamiques ne sont pas reconnues ou traitées par aucun module, affectant les workflows qui reposent sur le transfert de données entre des modules comme Google Sheets, Airtable et Pinterest [2].
- Problèmes d'analyse JSON: les tentatives d'analyser les données JSON entraînent des erreurs, telles que BundleValidationError, indiquant des problèmes avec la gestion des structures JSON [2].
- Erreurs de module JavaScript: les erreurs de référence se produisent lors de la tentative de données à l'aide de modules JavaScript, compliquant davantage la gestion des données [2].
Pour résoudre ces problèmes, les utilisateurs recourent souvent à des valeurs codées en dur ou tentent le nettoyage des données et l'analyse à l'aide de fonctions internes et d'exploits, mais ces solutions de contournement ne sont pas toujours efficaces [2] [5] [10].
En résumé, bien que le député de Deepseek offre des avantages importants en termes d'efficacité, d'évolutivité et de performances pour les tâches d'IA complexes, les capacités d'analyse de données de Make.com sont confrontées à des défis liés à la gestion des données dynamiques sur ses flux de travail d'automatisation. Les deux systèmes servent des objectifs différents et fonctionnent dans différents domaines, ce qui rend la comparaison directe difficile. Cependant, l'approche innovante de MLA pour réduire les frais généraux de mémoire et améliorer l'efficacité d'inférence met en évidence le potentiel d'optimisations similaires dans les systèmes de traitement des données comme Make.com.
Citations:
[1] https://planetbanatt.net/articles/mla.html
[2] https://community.make.com/t/urgent-assistance-needed-unable-to-parse-any-variable-data-across-all-make-com-modules/56371
[3] https://codingmall.com/knowledge-base/25-bolbal/240687-what-are-the-key-advantages-of-deepseeks-multi-head-latent-atention-mecanism
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benefit-multi-head-latent-attention-mhla-adopted-qi-he-dbtme
[5] https://www.youtube.com/watch?v=r_-vretmtww
[6] https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/
[7] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about- this-new-llm-in-one-place
[8] https://www.youtube.com/watch?v=83bxvd5h_ee
[9] https://adasci.org/mastering-multi-head-latent-attention/
[10] https://community.make.com/t/best-way-to-parse-information-from-a-webhook/21578