Deepseek, ένα νέο μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM), παρουσιάζει σημαντικά πλεονεκτήματα στη χρήση υπολογιστικών πόρων σε σύγκριση με άλλα μοντέλα όπως το GPT-4 και το Claude Sonnet 3.5.
Αποτελεσματική ενεργοποίηση παραμέτρων
Η Deepseek χρησιμοποιεί μια αρχιτεκτονική μείγματος των ειδών (MOE), που σημαίνει ότι από τα συνολικά 671 δισεκατομμύρια παραμέτρους του, μόνο 37 δισεκατομμύρια ενεργοποιούνται για οποιαδήποτε δεδομένη εργασία. Αυτή η επιλεκτική ενεργοποίηση επιτρέπει στο Deepseek να διατηρεί υψηλή απόδοση, μειώνοντας δραστικά το υπολογιστικό κόστος. Σε σύγκριση, τα παραδοσιακά μοντέλα χρησιμοποιούν συχνά όλες τις παραμέτρους τους για κάθε εργασία, οδηγώντας σε υψηλότερη κατανάλωση πόρων [1] [2].αποτελεσματικότητα κατάρτισης
Η κατάρτιση του Deepseek-V3 απαιτούσε περίπου 2,788 εκατομμύρια ώρες GPU χρησιμοποιώντας τα τσιπ Nvidia H800, μεταφράζοντας σε περίπου 5,576 εκατομμύρια δολάρια σε έξοδα. Αυτό είναι εξαιρετικά χαμηλό σε σύγκριση με άλλα κορυφαία μοντέλα, τα οποία μπορούν να επιβαρύνουν δέκα φορές υψηλότερα για παρόμοια εκπαιδευτικά καθήκοντα [3] [7]. Η απόδοση προέρχεται από βελτιστοποιημένους αλγόριθμους και συν-σχεδιασμό υλικού που ελαχιστοποιούν τα γενικά έξοδα κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, καθιστώντας την οικονομικά αποδοτική επιλογή για τους προγραμματιστές [4].μετρήσεις απόδοσης
Παρά την αποτελεσματική χρήση των πόρων του, η Deepseek εκτελεί εντυπωσιακά σε διάφορα σημεία αναφοράς. Για παράδειγμα, σημείωσε 73,78% για το Humaneval για εργασίες κωδικοποίησης και 84,1% σε GSM8K για επίλυση προβλημάτων, ξεπερνώντας πολλούς ανταγωνιστές ενώ καταναλώνει λιγότερους πόρους [1] [4]. Αυτή η απόδοση επιτυγχάνεται με λιγότερο από το 6% των παραμέτρων της ενεργή ανά πάσα στιγμή, προβάλλοντας την ικανότητά της να παρέχει υψηλής ποιότητας εξόδους χωρίς τις εκτεταμένες υπολογιστικές απαιτήσεις που είναι χαρακτηριστικές για άλλα LLMs.Χειρισμός περιβάλλοντος
Το Deepseek υπερέχει επίσης στο χειρισμό μεγάλων παραθύρων περιβάλλοντος, υποστηρίζοντας έως και 128k μάρκες, τα οποία είναι σημαντικά περισσότερα από πολλά άλλα μοντέλα που συνήθως χειρίζονται μεταξύ 32K και 64K μάρκες. Αυτή η δυνατότητα ενισχύει τη χρησιμότητά του σε σύνθετα καθήκοντα όπως η παραγωγή κώδικα και η ανάλυση δεδομένων [1].Συμπέρασμα
Συνοπτικά, η καινοτόμος χρήση της αρχιτεκτονικής του Deepseek της Deepseek του επιτρέπει να ενεργοποιεί μόνο ένα κλάσμα των παραμέτρων του κατά τη διάρκεια των εργασιών, με αποτέλεσμα σημαντική εξοικονόμηση υπολογιστικών πόρων και κόστους. Η αποτελεσματική διαδικασία κατάρτισης και οι ισχυρές μετρήσεις απόδοσης το τοποθετούν ως τρομερό ανταγωνιστή στο τοπίο μεγάλων γλωσσικών μοντέλων, ιδιαίτερα για εφαρμογές που απαιτούν τόσο αποτελεσματικότητα όσο και υψηλή απόδοση.Αναφορές:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everthing-you-need-to- know-about-this-new-llm-in-one
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-lm-everyones-talking-about
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-and-facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-it-disrupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseeek-v3-explained-ptimizing-efficiency-and-cale/