Deepseek'in Çok Başlı Gizli Dikkat (MLA) mekanizması ve Make.com'un veri ayrıştırma yetenekleri farklı amaçlara hizmet eder ve farklı alanlarda çalışır, bu da bunların doğrudan karşılaştırılmasını zorlaştırır. Bununla birlikte, MLA'nın avantajlarını vurgulayabilir ve bunları Make.com'un veri ayrıştırmasının karşılaştığı zorluklarla karşılaştırabiliriz.
Deepseek'in çok başlı gizli dikkatinin avantajları
1. Verimli Bellek Kullanımı: MLA, düşük dereceli anahtar değeri eklem sıkıştırması kullanır ve çıkarım sırasında gereken anahtar değeri (KV) önbelleğinin boyutunu önemli ölçüde azaltır. Bu sıkıştırma, MLA'nın KV vektörlerini orijinal boyutlarının sadece bir kısmında depolamasına izin vererek GPU bellek gereksinimlerinde önemli tasarruflara yol açar. Sonuç olarak, hesaplama kaynaklarını ezmeden daha büyük modelleri ve daha uzun bağlam uzunluklarını işleyebilir [3] [6].
2. Geliştirilmiş çıkarım performansı: MLA, KV depolama ile ilişkili bellek ek yükünü en aza indirerek çıkarım verimliliğini artırır. Yüksek kaliteli dikkat çıkışlarını korurken, geleneksel çok başlı dikkat (MHA) mekanizmalarından daha iyi performans gösteren daha hızlı token üretimine izin verir. Bu verimlilik, gerçek zamanlı işlem gerektiren uygulamalar için özellikle faydalıdır [3] [4].
3. Geliştirilmiş Görev Performansı: MLA, çeşitli girdilerdeki belirli ayrıntılara odaklanarak veriler içindeki nüanslı ilişkileri tanımlamak için tasarlanmıştır. Bu yetenek, modelin karmaşık görevleri işleme yeteneğini geliştirerek doğal dil anlayışı ve üretim gibi çeşitli uygulamalarda daha iyi genel performansa yol açar [3] [7].
4. Ölçeklenebilirlik: MLA mimarisi, belirli görevler sırasında parametrelerinin sadece bir kısmını etkinleştirebilen Deepseek-V2 gibi büyük modellerde ölçeklenebilirliği destekler. Bu seçici aktivasyon, çok çeşitli görevlerde yüksek performans elde ederken verimli kaynak kullanımına izin verir [3] [7].
5. Uzun bağlamların kullanılması: Deepseek'in MLA mekanizması, 128k jetonları destekleyen uzun bağlam pencerelerini yönetme konusunda usta. Bu özellik, kod oluşturma ve veri analizi gibi kapsamlı bilgilerin işlenmesi, büyük girdiler üzerinde tutarlılık ve doğruluk sağlayan görevler için çok önemlidir [3] [7].
Make.com'un Veri Ayrıştırma ile ilgili zorluklar
Make.com ise iş akışı otomasyonu ve veri entegrasyonuna odaklanan bir platformdur. Modülleri arasında dinamik değişken verilerin ayrıştırılmasıyla ilgili zorluklarla karşı karşıyadır. Kullanıcılar, dinamik verilerin doğru bir şekilde tanınmadığı veya işlenmediği ve iş akışlarında aksamalara yol açan sorunları bildirmişlerdir. Bu sorunlar şunları içerir:
- Değişken Veri Ayrıştırma Arızaları: Dinamik değişken veriler, Google sayfaları, Airtable ve Pinterest gibi modüller arasında veri aktarmaya dayanan iş akışlarını etkileyen herhangi bir modül tarafından tanınmaz veya işlenmez [2].
- JSON Ayrıştırma Sorunları: JSON verilerini ayrıştırma girişimleri, JSON yapılarının işlenmesiyle ilgili sorunları gösteren BundleValidationError gibi hatalarla sonuçlanır [2].
- JavaScript Modül Hataları: JavaScript modüllerini kullanarak verileri işlemeye çalışırken referans hataları meydana gelir ve veri işlemesini daha da karmaşıklaştırır [2].
Bu sorunları ele almak için, kullanıcılar genellikle sabit kodlanmış değerlere başvurur veya dahili işlevleri ve reje'yi kullanarak veri temizleme ve ayrıştırma girişiminde bulunurlar, ancak bu geçici çözümler her zaman etkili değildir [2] [5] [10].
Özetle, Deepseek'in MLA'sı, karmaşık AI görevleri için verimlilik, ölçeklenebilirlik ve performans açısından önemli avantajlar sunarken, Make.com'un veri ayrıştırma özellikleri, dinamik verilerin otomasyon iş akışlarında işleme ile ilgili zorluklarla karşı karşıyadır. İki sistem farklı amaçlara hizmet eder ve farklı alanlarda çalışır, bu da doğrudan karşılaştırmayı zorlaştırır. Bununla birlikte, MLA'nın bellek ek yükünü azaltma ve çıkarım verimliliğini iyileştirmeye yönelik yenilikçi yaklaşımı, Make.com gibi veri işleme sistemlerinde benzer optimizasyonlar potansiyelini vurgulamaktadır.
Alıntılar:
[1] https://planetbanatt.net/articles/mla.html
[2] https://community.make.com/t/urgent-assistance-need-nable-to-parse-any-variable-data-cross-uls-make-com-modules/56371
[3] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240687-what-are-the-bey-dvantages-of-deepseeks-multi-head-lacent-atention-chanism
[4] https://www.linkedin.com/pulse/what-main-benit-multi-head-latent-atention-mhla-adopted-qi-he-bbtme
[5] https://www.youtube.com/watch?v=r_-vretmtww
[6] https://semianalysis.com/2025/01/31/deepseek-debates/
[7] https://daily.dev/blog/deepseek-verything you-need-to-nown-about-this-new-lm-in-one-place
[8] https://www.youtube.com/watch?v=83bxvd5h_ee
[9] https://adasci.org/mastering-multi-head-latent-atentiont/
[10] https://community.make.com/t/best-to-parse-information-from-a-webhook/21578