DeepSeek-MoE: 革新混合专家语言模型架构,实现专家终极专门化

DeepSeek-MoE:革新混合专家语言模型架构,实现专家终极专门化

近年来,大型语言模型(LLM)的规模不断扩大,参数量呈指数级增长。然而,随之而来的巨大计算成本也成为制约LLM进一步发展的瓶颈。为了解决这一问题,混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)架构应运而生,它通过将模型参数分割成多个"专家",并在推理时只激活部分专家,从而实现了参数规模与计算成本的解耦。

然而,传统的MoE架构如GShard在实现专家专门化方面仍存在挑战,即难以确保每个专家都能获得非重叠的、聚焦的知识。为了应对这一挑战,DeepSeek AI团队提出了创新的DeepSeek-MoE架构,旨在实现专家的终极专门化。

DeepSeek-MoE的核心创新

DeepSeek-MoE主要采用了两项创新策略:

精细专家分割:将原有的N个专家进一步细分为mN个,并从中激活mK个。这种方法允许更灵活地组合激活的专家,有助于提高模型的表达能力。
共享专家隔离:将Ks个专家作为共享专家,专门用于捕获通用知识,从而减少路由专家之间的冗余。

通过这两项策略的结合,DeepSeek-MoE成功实现了专家的高度专门化,每个专家都能够获得更加聚焦和独特的知识。

性能评估

DeepSeek-MoE的优越性能在多项评估中得到了验证:

小规模测试: DeepSeek-MoE 2B模型在性能上已经接近GShard 2.9B,后者拥有1.5倍的专家参数和计算量。更值得注意的是,DeepSeek-MoE 2B的表现几乎可以媲美具有相同总参数量的稠密模型,这标志着MoE模型性能的上限。
大规模测试: 团队进一步将DeepSeek-MoE扩展到16B参数规模,结果表明它在仅使用约40%计算量的情况下,就能达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的comparable性能。这一结果充分证明了DeepSeek-MoE架构的高效性和可扩展性。

DeepSeek-MoE性能评估

如上图所示,DeepSeek-MoE 16B在Open LLM Leaderboard上的表现令人瞩目。它不仅大幅超越了具有相似激活参数量的模型,而且还能与拥有约2.5倍激活参数的LLaMA2 7B相媲美。这一结果充分展示了DeepSeek-MoE架构在参数利用效率方面的卓越表现。

模型发布与应用

为了推动学术和商业社区的研究,DeepSeek AI团队发布了DeepSeek-MoE 16B的模型检查点,包括基础版和对话版。值得一提的是,这些模型无需量化即可在单个40GB显存的GPU上部署,极大地降低了使用门槛。

模型下载链接:

DeepSeek-MoE 16B Base: 🤗 HuggingFace
DeepSeek-MoE 16B Chat: 🤗 HuggingFace

快速上手指南

要使用DeepSeek-MoE模型,你可以按照以下步骤操作:

环境准备: 确保Python版本≥3.8,然后安装必要的依赖:
```
pip install -r requirements.txt
```

模型推理: 使用Hugging Face的Transformers库可以轻松进行模型推理。以下是一个简单的文本补全示例:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig

model_name = "deepseek-ai/deepseek-moe-16b-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name)
model.generation_config.pad_token_id = model.generation_config.eos_token_id

text = "An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where the query, keys, values, and output are all vectors. The output is"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs.to(model.device), max_new_tokens=100)

result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)