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 层的输出可以表示为: 其中专家参数总数等于标准FFN中参数数量...
DeepSeek的MoE(Mixture of Experts,混合专家)架构是一种创新的模型架构,旨在通过细粒度专家分割、共享专家隔离以及MLA(Multi-head Latent Attention,多头潜在注意力)机制等策略,实现更高的专家专业化和计算效率。以下是对DeepSeek的MoE架构的详细解析: 一、核心组件 1、专家混合系统(MoE)层 细粒度专家分割:DeepSeek ...
更进一步，DeepSeek V3 的训练计算量仅为 280 万 GPU 小时，而 Llama 3（405B 参数模型）的训练计算量高达 3080 万 GPU 小时（约为 DeepSeek V3 的 11 倍）。这种显著的计算效率优势使得 DeepSeek V3 在性能和成本之间取得了完美平衡。专家混合架构（MoE）：DeepSeek V3 采用了先进的 MoE 架构，具备 6710 ...
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...
DeepSeekMoE是一种创新的大规模语言模型架构,通过整合专家混合系统(Mixture of Experts, MoE)、改进的注意力机制和优化的归一化策略,在模型效率与计算能力之间实现了新的平衡。 DeepSeekMoE架构融合了专家混合系统(MoE)、多头潜在注意力机制(Multi-Head Latent Attention, MLA)和RMSNorm三个核心组件。通过专家共享机制...
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...
以 DeepSeek-V3 为例，其采用的 DeepSeekMoE 架构，通过细粒度专家、共享专家和 Top-K 路由策略，实现了模型容量的高效扩展。每个 MoE 层包含 1 个共享专家和 256 个路由专家，每个 Token 选择 8 个路由专家，最多路由至 4 个节点。这种稀疏激活的机制，使得 DeepSeek-V3 能够在不显著增加计算成本的情况下，...
DeepSeek MoE架构通过细粒度专家分割、共享专家隔离和无辅助损失的负载均衡策略等创新设计,显著提升了模型的性能和效率。在相同参数规模下,DeepSeek MoE能够以更低的计算量实现更高的性能,这使其在自然语言处理、多模态应用和大规模数据处理等领域具有广泛的应用前景。随着人工智能技术的不断发展,DeepSeek MoE架构的创新...
18:08 黄东明:数字化、全景化的智慧金融转型 27:23 王通:智能铁路华为解决方案 32:47 张伯驹:智能高铁正向我们走来 04:28 郭保青:基于人工智能的高铁运营环境状态感知技术 28:30 图书馆智能图书分拣机器人 01:39 小度语音家居控制 01:02 DeepSeek优化MoE架构技术揭密 03:45 UP!小剧场 ...
在DeepSeek 官网上看到,DeepSeek-V3、V2.5 版本都用了 MoE 架构。但像 Qwen、LLama 模型,用的却是 Dense 架构,也就是传统的 Transformer 架构。这两种架构有个很明显的区别。DeepSeek-V3 版本总参数量高达 6710 亿,可每次计算激活的参数量,也就是真正参与到计算里的参数,只有 370 亿,是总参数量的5.5%。但...