Механізм з прихованою увагою DeepSeek (MLA) та можливості розбору даних Make.com служать різним цілям і працюють у різних областях, що ускладнює їх порівняння безпосередньо. Однак ми можемо висвітлити переваги MLA та протиставити їх проблемам, з якими стикається розбір даних Make.com.
Переваги багато голови Deepseek Latent Evary
1. Ефективне використання пам'яті: MLA використовує стиснення суглобів з низьким рівнем значення, що значно зменшує розмір кешу ключа (кВ), необхідний під час висновку. Це стиснення дозволяє MLA зберігати вектори KV лише з часткою їх початкового розміру, що призводить до значної економії вимог до пам'яті GPU. Як результат, він може обробляти більші моделі та довші тривалості контексту без переважних обчислювальних ресурсів [3] [6].
2. Покращені показники висновку: мінімізуючи накладні витрати пам'яті, пов'язані з зберіганням KV, MLA підвищує ефективність висновку. Це дозволяє швидше генерувати жетони, зберігаючи високоякісні результати уваги, перевершуючи традиційні механізми уваги (MHA). Ця ефективність особливо корисна для додатків, що потребують обробки в режимі реального часу [3] [4].
3. Підвищена продуктивність завдань: MLA призначений для виявлення нюансованих відносин в межах даних, зосереджуючись на конкретних деталях у різних входах. Ця здатність покращує здатність моделі обробляти складні завдання, що призводить до кращої загальної продуктивності в різних додатках, таких як розуміння природними мовою та генерація [3] [7].
4. Масштабованість: Архітектура MLA підтримує масштабованість у великих моделях, таких як DeepSeek-V2, який може активувати лише частку своїх параметрів під час конкретних завдань. Ця селективна активація дозволяє ефективно використовувати ресурси, одночасно досягаючи високої продуктивності в широкому діапазоні завдань [3] [7].
5. Обробка довгих контекстів: Механізм MLA DeepSeek вміє керувати довгим контекстом Windows, підтримуючи до 128 тис. Жетонів. Ця функція має вирішальне значення для завдань, які потребують обробки широкої інформації, наприклад, генерування коду та аналіз даних, забезпечення узгодженості та точності над великими входами [3] [7].
Проблеми з розбором даних Make.com
Make.com, з іншого боку, - це платформа, орієнтована на автоматизацію робочого процесу та інтеграцію даних. Він стикається з проблемами, пов'язаними з розбіркою динамічних змінних даних у своїх модулях. Користувачі повідомили про проблеми, коли динамічні дані не розпізнаються та не обробляються правильно, що призводить до перебоїв у робочих процесах. Ці проблеми включають:
- Змінні збої даних змінної: Динамічні дані змінної не розпізнаються і не обробляються будь -яким модулем, що впливає на робочі процеси, які покладаються на передачу даних між модулями, такими як аркуші Google, Airtast та Pinterest [2].
- Проблеми з розбору JSON: Спроби розбору даних JSON призводять до помилок, таких як BundleValidationError, що вказує на проблеми з обробкою структур JSON [2].
- Помилки модуля javaScript: довідкові помилки виникають при спробі обробки даних за допомогою модулів JavaScript, ще більше ускладнюючи обробку даних [2].
Для вирішення цих проблем користувачі часто вдаються до жорстких кодованих значень або намагаються очистити та розбирати дані за допомогою внутрішніх функцій та регексу, але ці обхідні шляхи не завжди ефективні [2] [5] [10].
Підсумовуючи це, хоча MLA Deepseek пропонує значні переваги з точки зору ефективності, масштабованості та продуктивності для складних завдань AI, можливості розбору даних Make.com стикаються з проблемами, пов'язаними з динамічними даними щодо роботи в його робочих процесах автоматизації. Дві системи обслуговують різні цілі та працюють в різних областях, що робить пряме порівняння складним. Однак інноваційний підхід MLA до зниження накладних витрат пам'яті та підвищення ефективності висновку підкреслює потенціал для подібних оптимізацій у системах обробки даних, таких як make.com.
Цитати:
[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-global/240687-what-are-the-key-advantages-of-deepseeks-multi-chead-attent-attency-mechanism
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benefit-multi-head-latent-attention-mhla-adopted-qi-che-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