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技术百科首页 >DeepSeek >DeepSeek的混合专家模型(MoE)是如何工作的?

DeepSeek的混合专家模型(MoE)是如何工作的?

词条归属:DeepSeek

DeepSeek的混合专家模型(MoE)通过以下方式工作:

专家模块划分

DeepSeek训练多个专家模块,每个专家针对特定的数据分布或任务进行优化。例如,在自然语言处理任务中,可以分别训练专家来处理不同语言或特定领域的文本(如法律、医学、科技)。

动态专家激活

MoE采用“门控机制”,根据输入数据特征动态选择一部分专家模块进行激活。例如,当输入文本包含金融术语时,系统优先激活金融专家模块;处理多模态任务时,若输入包含图像,则激活图像处理专家,同时结合文本处理专家进行特征融合。

协同计算与专家融合

不同专家可协同处理复杂任务,DeepSeek采用信息路由机制,使多个专家协同工作。例如,在跨语言翻译任务中,DeepSeek可先使用语法专家理解源语言句法结构,再由目标语言专家进行流畅度优化。

专家共享机制

DeepSeek引入了专家共享设计,部分专家在不同令牌或层间共享参数,减少模型冗余并提升性能。

多头潜在注意力机制(MLA)

MLA机制引入潜在向量用于缓存自回归推理过程中的中间计算结果,降低了生成任务中的浮点运算量,并通过预计算并复用静态键值来优化键值缓存,进一步提高了计算效率。

RMSNorm归一化

DeepSeekMoE采用RMSNorm替代传统LayerNorm,仅使用均方根统计进行输入缩放,这种简化设计不仅减少了计算量,还提升了训练稳定性。

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