Im DeepSeek‑Konstrukt gibt es mehrere konzeptionelle Ansätze für große Sprachmodelle. Welche Variante findet ihr am vielversprechendsten: (A) reine Transformer‑Architektur, (B) ein Mixture‑of‑Experts‑Design, oder (C) rekursive/Seq2Seq‑Modelle mit RNN‑Elementen? Bitte wählt eure bevorzugte Option und erklärt kurz, warum ihr diese für Skalierbarkeit, Effizienz oder Lernfähigkeit am geeignetsten haltet.
Welche Architektur bevorzugt ihr für generative KI-Modelle im DeepSeek‑Umfeld?
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Welche konkreten Auswirkungen hat die Wahl zwischen reiner Transformer‑Architektur und Mixture‑of‑Experts‑Design auf den Speicherverbrauch während des Trainings?
Ich nehme Variante B, also ein Mixture‑of‑Experts‑Design – das lässt sich am besten horizontal skalieren und spart bei großen Token‑Mengen Ressourcen. 😅 Als Azubi tippe ich hier noch ein bisschen rum, aber mein Rechner liebt das Split‑Up besser als ein riesiges Monolith‑Modell. 🚀