DeepSeekは、計算リソースの使用に関して他のモデルと比較してどうですか

###効率的なパラメーターのアクティベーション
Deepseekは、混合混合物（MOE）アーキテクチャを採用しています。つまり、合計6710億パラメーターのうち、特定のタスクに対して370億のみがアクティブになっています。この選択的な活性化により、DeepSeekは高性能を維持しながら、計算コストを大幅に削減できます。それに比べて、従来のモデルはしばしば各タスクにすべてのパラメーターを利用し、より高いリソース消費をもたらします[1] [2]。

###トレーニング効率
DeepSeek-V3のトレーニングには、NVIDIA H800チップを使用して約2788万GPU時間が必要であり、約5576百万ドルのコストに変換されました。これは、他の主要なモデルと比較して著しく低いため、同様のトレーニングタスク[3] [7]でコストが10倍高くなる可能性があります。効率は、トレーニング中のオーバーヘッドを最小限に抑える最適化されたアルゴリズムとハードウェアの共同設計に起因し、開発者にとって費用対効果の高いオプションになります[4]。

###パフォーマンスメトリック
効率的なリソースの使用にもかかわらず、DeepSeekはさまざまなベンチマークで印象的に機能します。たとえば、コーディングタスクではHumanValで73.78％、問題解決の場合はGSM8Kで84.1％を獲得し、多くの競合他社を上回りながらリソースを消費します[1] [4]。このパフォーマンスは、いつでもアクティブなパラメーターの6％未満で達成され、他のLLMに典型的な広範な計算需要なしに高品質の出力を提供する能力を紹介します。

###コンテキスト処理
DeepSeekはまた、長いコンテキストウィンドウの処理に優れており、最大128Kトークンをサポートします。これは、通常32K〜64Kトークンの間で処理する他の多くのモデルよりも大幅に多くなっています。この機能は、コード生成やデータ分析などの複雑なタスクでの有用性を高めます[1]。

＃＃＃ 結論
要約すると、DeepSeekのMOEアーキテクチャの革新的な使用により、タスク中にパラメーターのほんの一部のみをアクティブにすることができ、計算リソースとコストが大幅に節約できます。その効率的なトレーニングプロセスと強力なパフォーマンスメトリックは、特に効率と高性能の両方を必要とするアプリケーションのために、大規模な言語モデルの景観における恐ろしい競合他社としてそれを位置付けています。