DeepSeek, jauns lielas valodas modelis (LLM), tiek parādītas nozīmīgas priekšrocības skaitļošanas resursu izmantošanā, salīdzinot ar citiem modeļiem, piemēram, GPT-4 un Claude Sonnet 3.5.
Efektīva parametru aktivizēšana
DeepSeek izmanto Experts maisījuma (MOE) arhitektūru, kas nozīmē, ka no kopējiem 671 miljardiem parametru katram uzdevumam tiek aktivizēti tikai 37 miljardi. Šī selektīvā aktivācija ļauj DeepSeek saglabāt augstu veiktspēju, vienlaikus krasi samazinot skaitļošanas izmaksas. Salīdzinājumam - tradicionālie modeļi bieži izmanto visus savus parametrus katram uzdevumam, izraisot lielāku resursu patēriņu [1] [2].apmācības efektivitāte
DeepSEEK-V3 apmācībai bija nepieciešami aptuveni 2,788 miljoni GPU stundu, izmantojot NVIDIA H800 mikroshēmas, kas tulkoja aptuveni 5,576 miljonus USD. Tas ir ievērojami zems, salīdzinot ar citiem vadošajiem modeļiem, kas līdzīgiem apmācības uzdevumiem var rasties desmit reizes augstākas [3] [7]. Efektivitāte izriet no optimizētiem algoritmiem un aparatūras līdzdalības, kas apmācības laikā samazina pieskaitāmās izmaksas, padarot to par rentablu iespēju izstrādātājiem [4].Performance Metrics
Neskatoties uz efektīvo resursu izmantošanu, DeepSeek iespaidīgi darbojas uz dažādiem etaloniem. Piemēram, tas ieguva 73,78% no humanevāla kodēšanas uzdevumiem un 84,1% no GSM8K problēmu risināšanas, pārspējot daudzus konkurentus, vienlaikus patērējot mazāk resursu [1] [4]. Šī veiktspēja tiek sasniegta, ja jebkurā laikā ir mazāk nekā 6% no tā parametriem, parādot spēju piegādāt augstas kvalitātes rezultātus bez plašām skaitļošanas prasībām, kas raksturīgas citām LLM.konteksta apstrāde
DeepSeek arī izceļas ar garu konteksta logu apstrādi, atbalstot līdz 128k žetoniem, kas ir ievērojami vairāk nekā daudzi citi modeļi, kas parasti apstrādā no 32 līdz 64k žetoniem. Šī spēja uzlabo tā lietderību sarežģītos uzdevumos, piemēram, kodu ģenerācijā un datu analīzē [1].Secinājums
Rezumējot, DeepSeek novatoriskā MOE arhitektūras izmantošana ļauj tai aktivizēt tikai daļu no tā parametriem uzdevumu laikā, kā rezultātā ievērojami ietaupot skaitļošanas resursus un izmaksas. Tā efektīvais apmācības process un spēcīgais veiktspējas rādītāji to pozicionē kā milzīgu konkurentu lielo valodu modeļu ainavā, jo īpaši lietojumprogrammām, kurām nepieciešama gan efektivitāte, gan augsta veiktspēja.Atsauces:
[1.]
[2] https://blog.spheron.network/why-depseek-v3-is-the-llm-everyones--wing-apout
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-nacts
[6.]
.
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-explated-optimizing-effity-and-scale/