更精细的专家细分使激活专家的组合更加灵活和适应性更强。在典型 MoE 架构之上,将每个专家 FFN 细分为m个较小的专家,方法是将 FFN 中间隐藏维度减小到其原始大小的 1/m倍。由于每个专家都变得更小,因此,作为响应,将激活专家的数量增加到m倍以保持相同的计算成本,如上图 (b) 所示。通过细粒度专家细分,MoE 层...
随着Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出,一种称为 混合专家模型 (Mixed Expert Models,简称 MoE) 的 Transformer 框架结构引起了广泛关注。 而deepseek的王炸出现,MOE方法更加引起关注。 在这文中,将深入探讨 MoE 的核心组件、训练方法,以及在推理过程中需要考量的各种因素。 内容摘要 混合专家模型 ...
技术价值: MoE架构通过“条件计算”突破了传统模型“参数越多,计算越重”的瓶颈,使模型在万亿参数规模下仍能保持高效推理。DeepSeek在此基础上的创新,正推动大模型从“暴力堆参数”走向“精细化能力设计”,为AGI的实用化铺平技术路径。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 逍遥明日又一年 2025-02-04 某德地图添加地...
DeepSeek MoE的具体实现 细粒度专家分割：DeepSeek MoE架构的一个显著特点是细粒度专家分割。与传统MoE架构相比，这里的专家划分更加细致，使得每个专家能够专注于更小范围的任务。例如，在自然语言处理任务中，不同的专家可以分别负责语法分析、语义理解等子任务，从而提高任务处理的精确度。共享专家隔离：除了细粒度专家...
论文提出了MoE语言模型的DeepSeekMoE架构，目的是实现终极的专家专业化(expert specialization)。通过细粒度的专家分割和共享专家隔离，DeepSeekMoE相比主流的MoE架构实现了显著更高的专家专业化和性能。从较小的2B参数规模开始，论文验证了DeepSeekMoE的优势，展示了其接近MoE模型上限性能的能力。此外，论文证明DeepSeekMoE...
DeepSeek的成本优势核心-MOE混合专家模型和蒸馏技术, 视频播放量 5117、弹幕量 3、点赞数 156、投硬币枚数 41、收藏人数 125、转发人数 30, 视频作者 人月聊IT, 作者简介 ,相关视频:什么是大模型量化和蒸馏?,【精读AI论文】知识蒸馏,DeepSeek 公司深度学习研究员罗福莉
通俗易懂的比喻介绍:DeepSeek V3模型下 混专家架构MoE - 无辅助损失负载均衡策略通过解决传统方案通常依赖辅助损失 带来的 不平衡负载问题。该策略 的创新点:为每个专家引入一个偏置项 ,并将其加到相应的亲和度分数 ,以确定路由排名, 视频播放量 77、弹幕量 0、点赞数 0
为了高效的推理和经济的训练，DeepSeek-V3 采用了用于高效推理的多头潜在注意力（MLA）（DeepSeek-AI，2024c）和用于经济训练的 DeepSeekMoE（Dai et al., 2024），并提出了多 token 预测（MTP）训练目标，以提高评估基准的整体性能。对于其他细节，DeepSeek-V3 遵循 DeepSeekV2（DeepSeek-AI，2024c）的设置。与...
DeepSeek-V2性能达GPT-4级别，但开源、可免费商用、API价格仅为GPT-4-Turbo的百分之一。因此一经发布，立马引发不小讨论。从公布的性能指标来看，DeepSeek-V2的中文综合能力超越一众开源模型，并和GPT-4-Turbo、文心4.0等闭源模型同处第一梯队。英文综合能力也和LLaMA3-70B同处第一梯队，并且超过了同是MoE的Mix...
幻方量化旗下DeepSeek发布第二代MoE模型 5月6日，私募巨头幻方量化官微宣布，其探索AGI（通用人工智能）的新组织“深度求索（DeepSeek）”正式开源第二代MoE模型：DeepSeek-V2。据介绍，DeepSeek-V2 API的定价为：每百万tokens输入1元、输出2元（32K上下文），价格仅为GPT-4-Turbo的近百分之一。