„Deepseek“ kelių galvučių latentinio dėmesio (MLA) mechanizmas ir „Make.com“ duomenų analizės galimybės tarnauja skirtingiems tikslams ir veikia skirtingose srityse, todėl juos sunku palyginti tiesiogiai. Tačiau mes galime pabrėžti MLA pranašumus ir palyginti juos su iššūkiais, su kuriais susiduria „Make.com“ duomenų analizė.
„Deepseek“ kelių galvučių latentinio dėmesio pranašumai
1. Efektyvus atminties naudojimas: MLA naudoja žemos rango rakto vertės jungties glaudinimą, žymiai sumažindamas rakto vertės (KV) talpyklos dydį, reikalingą išvados metu. Šis glaudinimas leidžia MLA laikyti KV vektorių tik nedidelėje jų pradinio dydžio dalyje, todėl GPU atminties reikalavimai sutaupo žymiai. Dėl to jis gali valdyti didesnius modelius ir ilgesnį konteksto ilgį be didelių skaičiavimo išteklių [3] [6].
2. Patobulintas išvadų našumas: sumažinant atminties pridėtines išlaidas, susijusias su KV saugykla, MLA padidina išvadų efektyvumą. Tai leidžia greičiau generuoti žetonus, išlaikant aukštos kokybės dėmesio rezultatus, pralenkdamas tradicinius daugiafunkcinių dėmesio (MHA) mechanizmus. Šis efektyvumas yra ypač naudingas programoms, reikalaujančioms apdorojimo realiuoju laiku [3] [4].
3. Patobulintas užduoties atlikimas: MLA yra skirtas nustatyti niuansuotus ryšius duomenimis, daugiausia dėmesio skiriant konkrečioms detalėms įvairioms įvestims. Ši galimybė pagerina modelio gebėjimą apdoroti sudėtingas užduotis, todėl geresnis bendras našumas įvairiose programose, tokiose kaip natūralios kalbos supratimas ir generavimas [3] [7].
4. Mastelio keitimas: MLA architektūra palaiko mastelį dideliuose modeliuose, tokiuose kaip „Deepseek-V2“, kuri konkrečiomis užduotimis gali suaktyvinti tik dalį jo parametrų. Šis selektyvus aktyvavimas leidžia efektyviai naudoti išteklius, tuo pačiu pasiekiant aukštą našumą įvairiose užduotyse [3] [7].
5. Ilgų kontekstų tvarkymas: „Deepseek“ MLA mechanizmas yra įgudęs valdyti ilgus kontekstinius langus, palaikančius iki 128k žetonų. Ši funkcija yra labai svarbi užduotims, kurioms reikia apdoroti išsamią informaciją, tokią kaip kodo generavimas ir duomenų analizė, užtikrinant nuoseklumą ir tikslumą dideliems įėjimams [3] [7].
iššūkiai naudojant „Make.com“ duomenų analizę
„Make.com“, kita vertus, yra platforma, orientuota į darbo eigos automatizavimą ir duomenų integraciją. Jis susiduria su iššūkiais, susijusiais su dinaminių kintamųjų duomenų analize visuose savo moduliuose. Vartotojai pranešė apie problemas, kai dinaminiai duomenys nėra tinkamai atpažįstami ar apdorojami, todėl dėl darbo eigos sutrikimai. Šie klausimai apima:
- Kintamo duomenų analizės gedimai: Dinaminiai kintamieji duomenys nėra atpažįstami ar apdorojami jokiu moduliu, turinčiu įtakos darbo srautams, kurie priklauso nuo duomenų perkėlimo iš modulių, tokių kaip „Google“ lapai, orlaivis ir „Pinterest“ [2].
- JSON analizės problemos: Bandymai analizuoti JSON duomenis sukelia klaidas, tokias kaip „BundLeValidationError“, nurodant JSON struktūrų tvarkymo problemas [2].
- „JavaScript“ modulio klaidos: bandant apdoroti duomenis, naudojant „JavaScript“ modulius, atsiranda nuorodų klaidos, dar labiau apsunkindami duomenų tvarkymą [2].
Norėdami išspręsti šias problemas, vartotojai dažnai naudojasi kietomis koduotomis vertėmis arba bando valyti duomenis ir analizuoti naudodamiesi vidinėmis funkcijomis ir regex, tačiau šie sprendimai ne visada yra veiksmingi [2] [5] [10].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „Deepseek“ MLA suteikia didelių pranašumų, susijusių su efektyvumu, mastelio keitimu ir našumu, atliekant sudėtingas AI užduotis, „Make.com“ duomenų analizės galimybės susiduria su iššūkiais, susijusiais su dinaminių duomenų tvarkymu per savo automatizavimo darbo eigas. Abi sistemos tarnauja skirtingiems tikslams ir veikia skirtingose srityse, todėl tiesioginis palyginimas yra sudėtingas. Tačiau MLA novatoriškas požiūris į atminties pridėtines išlaidas ir išvadų efektyvumo gerinimas pabrėžia panašių optimizavimo duomenų apdorojimo sistemose, tokiose kaip „Make.com“.
Citatos:
[1] https://planetbanatt.net/articles/mla.html
[2] https://community.make.com/t/urgent-assissistance-eeded-unable-to-parse-an-the-variable-data-across-all-modules/56371
[3] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240687- what-are-the-key-advanages-of-sepseeks-multi-head-latent-ATTENTING-MECHANISM
[4] https://www.linkedin.com/pulse/why-main-benefit-multi-head-latent-atention-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-reed-to-know-out-this-new-llm-in-on-oone-place
[8] https://www.youtube.com/watch?v=83BXVD5H_EE
[9] https://adaci.org/masterling-multi-head-latent-attertion/
[10] https://community.make.com/t/best-way-to-parse-information-from-a-webhook/21578