DeepSeek-V3採用了高效的混合專家(Mixture of Experts, MoE)架構,這種設計大幅提高了計算效率,降低了訓練和運行成本。具體來說:
- 總參數量為671B,但每個token只激活37B參數。
- MoE架構將模型分為多個"專家"子網絡,每個專家專門處理特定類型的輸入。
- 使用"門控網絡"(gating network)來決定將輸入分配給哪些專家處理。
效率提升原理
- 稀疏激活
- 每次處理只激活一小部分專家,而非整個網絡。
- 這種稀疏激活大大降低了計算成本,同時保持了模型的高容量。
- 動態路由
- 門控網絡根據輸入特徵動態選擇最相關的專家。
- 這確保了只有最相關的部分被激活,提高了計算效率。
- 參數利用率提升
- 雖然總參數量很大,但實際計算只使用其中一小部分。
- 這種設計允許模型在保持較低計算成本的同時,擁有更大的容量。
通過這種架構,DeepSeek-V3在保持高性能的同時,顯著降低了訓練和推理的計算成本,使得大規模語言模型的應用更加高效和實用。
1. 總參數量為671B，但每個 token 只激活37B參數
- 這裡提到的 671B（Billion）參數 是指整個 MoE 模型的總參數規模。這意味著模型非常大，擁有許多潛在的專家網絡和能力。
- 每個 token 只激活37B參數 的意思是，MoE架構並不會讓所有專家網絡同時運作，而是通過稀疏激活機制，只選擇最相關的一部分專家（如約37B參數）來處理輸入數據，這大幅降低了運算成本。
關鍵點：
- 稀疏激活：MoE架構的核心特性之一，只有部分專家被激活，減少不必要的計算資源消耗。
- 動態選擇：不同的輸入會激活不同的專家模型，因此每次處理的參數量變少，但模型仍能保持高效能。
2. MoE架構將模型分為多個"專家"子網絡，每個專家專門處理特定類型的輸入
- 專家子網絡 是 MoE 模型的基本組件，每個專家相當於一個小的神經網絡，專注於處理特定特性的輸入數據。
- 這種分工可以讓每個專家更專注於學習某一類型的特徵或模式，而非讓整個模型嘗試去學習所有可能的輸入。
- 舉例：
- 如果輸入的是自然語言數據，一些專家可能專注於處理動詞相關的特徵，而另一些專家則專注於名詞或句子結構。
關鍵點：
- 專家的設計讓模型能以更針對性的方式處理輸入，類似於讓專家團隊各司其職來解決問題。
3. 使用"門控網絡"（gating network）來決定將輸入分配給哪些專家處理
- 門控網絡 是 MoE 架構中的重要組件，負責決策輸入應該分配給哪些專家處理。
- 它的工作方式類似於一個調度員：根據每個輸入數據的特性，計算出與哪些專家最匹配，並將這些輸入數據分配給對應的專家進行處理。
- 門控網絡的輸出 通常是一個加權分佈，指示每個專家對這個輸入的相關性。
舉例：
- 如果門控網絡接收到一句英文句子，它可能判斷這句話主要涉及動詞變化，於是激活專注於動詞處理的專家。
關鍵點：
- 智能分配：門控網絡確保每個輸入都能被最合適的專家處理。
- 稀疏性：門控網絡只會激活少數專家，避免了模型內部資源的浪費。
整體理解：
這段話的意思可以總結為：
- MoE架構 通過將模型分成多個專家子網絡，讓每個專家專注於特定的任務或輸入特性。
- 使用 門控網絡 動態選擇最合適的專家來處理每個輸入數據，避免同時激活所有專家。
- 雖然模型的總參數規模很大（671B），但因為稀疏激活機制，每次處理只需要一小部分參數（37B），這在保持高效能的同時降低了計算成本。
總參數量 是指深度學習模型中所有可訓練參數的總數量。這些參數是模型用來學習和捕捉數據特徵的核心部分，通常是神經網絡中的權重（weights）和偏置（biases）。
總參數量的意義：
- 模型的大小和能力
- 總參數量越大，模型的表現力（capacity）越強，理論上能捕捉到更複雜的特徵和模式。
- 像 GPT-4 這樣的大型模型，參數量通常達到數百億甚至數千億。
- 計算成本
- 總參數量直接影響訓練和推理所需的計算資源。參數越多，計算量越大，對硬體（如 GPU 或 TPU）的需求也越高。
- 對於大模型，如果能透過機制（如 稀疏激活）降低實際運算的參數量，會顯著減少資源消耗。
- 記憶體需求
- 大量參數需要存儲在記憶體中，因此模型越大，對記憶體的需求越高。
- 比如在訓練 671B 參數的模型時，可能需要超大規模的分布式記憶體系統來支持。
- MoE 的優勢在於效率：
- 儘管模型非常大（總參數量高達 671B），它的 稀疏激活（Sparse Activation） 機制只使用最相關的專家處理輸入數據，而不是讓整個模型參與計算。
- 這大大降低了計算和記憶體開銷。
- 參數的大小影響性能：
- 傳統的大型模型（如全連接 Transformer 模型）需要每次激活所有參數來處理輸入數據，計算成本非常高。
- MoE 模型的設計讓總參數量保持大規模，但實際運算的參數量小（37B），既能保留模型的強大表現力，又能顯著提升效率。
延伸：為什麼這重要？
在深度學習中，「模型的大小」和「計算效率」之間是一個關鍵的平衡點：
- 大參數模型的好處： 更高的能力、更好的表現力，尤其在處理像自然語言生成或圖像生成這類需要高複雜度的任務時。
- 大參數模型的挑戰： 計算和記憶體成本太高，對訓練基礎設施的要求非常苛刻。
MoE 架構正好解決了這個矛盾：
- 透過動態選擇專家（稀疏激活），保留了高效能的同時降低了不必要的運算，讓超大規模模型（如 671B 參數）能在現實中更高效運行。
