En el mundo de la inteligencia artificial, las técnicas de Mixture of Experts (MoE) juegan un papel fundamental en la construcción de modelos de lenguaje de gran escala. Uno de los enfoques más destacados en este campo es el utilizado por DeepSeekMoE, una de las variantes de la serie DeepSeek.
DeepSeekMoE sobresale por dos características únicas: la estrategia de expertos compartidos y el mecanismo de puertas sigmoideas normalizadas. A pesar de la importancia de DeepSeekMoE en el éxito de los modelos DeepSeek, ha habido pocos intentos de justificar teóricamente el valor de la estrategia de expertos compartidos, mientras que el uso de puertas sigmoideas normalizadas ha sido un tanto desconocido.
Para cerrar esta brecha, se ha llevado a cabo un estudio teórico exhaustivo de estas dos características de DeepSeekMoE desde una perspectiva estadística. Se ha realizado un análisis de convergencia de la tarea de estimación de expertos para resaltar los beneficios en eficiencia de muestra tanto para la estrategia de expertos compartidos como para las puertas sigmoideas normalizadas, ofreciendo ideas útiles para el diseño de estructuras de expertos y puertas.
Para verificar empíricamente nuestros hallazgos teóricos, se han realizado varios experimentos tanto en datos sintéticos como en conjuntos de datos del mundo real para tareas de modelado de (visión) lenguaje. Finalmente, se ha realizado un análisis empírico extenso de los comportamientos de enrutamiento, que abarca desde la saturación del enrutador, la tasa de cambio del enrutador hasta la utilización de expertos.
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