Cơ chế chú ý nhiều đầu (MLA) của DeepSeek và khả năng phân tích dữ liệu của Make.com phục vụ các mục đích khác nhau và hoạt động trong các lĩnh vực riêng biệt, khiến chúng khó so sánh trực tiếp. Tuy nhiên, chúng ta có thể làm nổi bật những lợi thế của MLA và đối chiếu chúng với những thách thức mà phân tích dữ liệu của Make.com.
Ưu điểm của sự chú ý tiềm ẩn đa đầu của Deepseek
1. Sử dụng bộ nhớ hiệu quả: MLA sử dụng nén khớp có giá trị khóa cấp thấp, làm giảm đáng kể kích thước của bộ nhớ cache giá trị khóa (KV) cần thiết trong quá trình suy luận. Việc nén này cho phép MLA lưu trữ các vectơ KV chỉ với một phần nhỏ kích thước ban đầu của chúng, dẫn đến tiết kiệm đáng kể các yêu cầu bộ nhớ GPU. Do đó, nó có thể xử lý các mô hình lớn hơn và độ dài ngữ cảnh dài hơn mà không cần quá nhiều tài nguyên tính toán [3] [6].
2. Hiệu suất suy luận được cải thiện: Bằng cách giảm thiểu chi phí bộ nhớ liên quan đến lưu trữ KV, MLA tăng cường hiệu quả suy luận. Nó cho phép tạo mã thông báo nhanh hơn trong khi duy trì các đầu ra chú ý chất lượng cao, vượt trội so với các cơ chế chú ý nhiều đầu truyền thống (MHA). Hiệu quả này đặc biệt có lợi cho các ứng dụng yêu cầu xử lý thời gian thực [3] [4].
3. Hiệu suất nhiệm vụ nâng cao: MLA được thiết kế để xác định các mối quan hệ sắc thái trong dữ liệu bằng cách tập trung vào các chi tiết cụ thể trên các đầu vào khác nhau. Khả năng này cải thiện khả năng của mô hình để xử lý các nhiệm vụ phức tạp, dẫn đến hiệu suất tổng thể tốt hơn trong các ứng dụng khác nhau như hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên [3] [7].
4. Khả năng mở rộng: Kiến trúc của MLA hỗ trợ khả năng mở rộng trong các mô hình lớn, chẳng hạn như Deepseek-V2, chỉ có thể kích hoạt một phần nhỏ các tham số của nó trong các tác vụ cụ thể. Kích hoạt chọn lọc này cho phép sử dụng tài nguyên hiệu quả trong khi vẫn đạt được hiệu suất cao trong một loạt các tác vụ [3] [7].
5. Xử lý bối cảnh dài: Cơ chế MLA của Deepseek rất giỏi trong việc quản lý các cửa sổ bối cảnh dài, hỗ trợ tới 128k mã thông báo. Tính năng này rất quan trọng đối với các tác vụ yêu cầu xử lý thông tin rộng rãi, chẳng hạn như tạo mã và phân tích dữ liệu, đảm bảo tính gắn kết và độ chính xác so với các đầu vào lớn [3] [7].
Thử thách với phân tích dữ liệu của Make.com
Make.com, mặt khác, là một nền tảng tập trung vào tự động hóa quy trình công việc và tích hợp dữ liệu. Nó phải đối mặt với những thách thức liên quan đến phân tích dữ liệu biến động trên các mô -đun của nó. Người dùng đã báo cáo các vấn đề trong đó dữ liệu động không được công nhận hoặc xử lý chính xác, dẫn đến sự gián đoạn trong quy trình công việc. Những vấn đề này bao gồm:
- Lỗi phân tích dữ liệu biến: Dữ liệu biến động không được nhận dạng hoặc xử lý bởi bất kỳ mô -đun nào, ảnh hưởng đến các quy trình công việc dựa vào việc chuyển dữ liệu giữa các mô -đun như Google Sheets, AirTable và Pinterest [2].
- Các vấn đề phân tích cú pháp JSON: Các nỗ lực phân tích dữ liệu JSON dẫn đến các lỗi, chẳng hạn như BundleValidationError, cho thấy các vấn đề với việc xử lý các cấu trúc JSON [2].
- Lỗi mô -đun JavaScript: Lỗi tham chiếu xảy ra khi cố gắng xử lý dữ liệu bằng các mô -đun JavaScript, làm phức tạp thêm việc xử lý dữ liệu [2].
Để giải quyết các vấn đề này, người dùng thường sử dụng các giá trị được mã hóa cứng hoặc cố gắng làm sạch và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các chức năng nội bộ và regex, nhưng các cách giải quyết này không phải lúc nào cũng hiệu quả [2] [5] [10].
Tóm lại, trong khi MLA của Deepseek cung cấp những lợi thế đáng kể về hiệu quả, khả năng mở rộng và hiệu suất cho các tác vụ AI phức tạp, khả năng phân tích dữ liệu của Make.com phải đối mặt với những thách thức liên quan đến việc xử lý dữ liệu động trên các công việc tự động hóa của nó. Hai hệ thống phục vụ các mục đích khác nhau và hoạt động trong các lĩnh vực khác nhau, khiến việc so sánh trực tiếp trở nên khó khăn. Tuy nhiên, cách tiếp cận sáng tạo của MLA để giảm chi phí bộ nhớ và cải thiện hiệu quả suy luận làm nổi bật tiềm năng cho các tối ưu hóa tương tự trong các hệ thống xử lý dữ liệu như Make.com.
Trích dẫn:
[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-head-latent-attention-mechanism
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benefit-multi-head-latent-attention-mhla-adopted-qi-he-dbtme
[5)
[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
.
[10] https://community.make.com/t/best-way-to-parse-information-from-a-webhook/21578