DeepSeek, nový veľký jazykový model (LLM), predstavuje významné výhody v využívaní výpočtových zdrojov v porovnaní s inými modelmi ako GPT-4 a Claude Sonnet 3.5.
Efektívna aktivácia parametrov
DeepSeek používa architektúru zmesi expertov (MOE), čo znamená, že z celkových 671 miliárd parametrov je pre akúkoľvek danú úlohu aktivovaných iba 37 miliárd. Táto selektívna aktivácia umožňuje Deepseek udržiavať vysoký výkon, pričom drasticky znižuje výpočtové náklady. V porovnaní s tým tradičné modely často využívajú všetky svoje parametre pre každú úlohu, čo vedie k vyššej spotrebe zdrojov [1] [2].Efektívnosť tréningu
Výcvik DeepSEek-V3 si vyžadoval približne 2,788 milióna hodín GPU pomocou čipov NVIDIA H800, čo predstavuje náklady na približne 5,576 milióna dolárov. To je pozoruhodne nízke v porovnaní s inými vedúcimi modelmi, ktoré môžu vzniknúť náklady desaťkrát vyššie pri podobných školiacich úlohách [3] [7]. Účinnosť pramení z optimalizovaných algoritmov a hardvérového spoločného návrhu, ktoré minimalizujú režijné náklady počas tréningu, čo z nej robí nákladovo efektívnu možnosť pre vývojárov [4].výkonné metriky
Napriek svojmu efektívnemu využívaniu zdrojov, Deepseek pôsobí pôsobivo na rôznych referenčných hodnotách. Napríklad získal 73,78% na HumaneVal pre úlohy kódovania a 84,1% na GSM8K na riešenie problémov, prekonal mnohých konkurentov a zároveň konzumoval menej zdrojov [1] [4]. Tento výkon sa dosahuje s menej ako 6% svojich parametrov aktívnych kedykoľvek, čo predstavuje svoju schopnosť dodávať vysoko kvalitné výstupy bez rozsiahlych výpočtových požiadaviek typických pre iné LLM.Kontextové manipulácie
DeepSeek tiež vyniká pri manipulácii s dlhými kontextovými oknami a podporuje až 128 000 žetónov, čo je výrazne viac ako mnoho iných modelov, ktoré zvyčajne spracúvajú tokeny 32 000 až 64 000. Táto schopnosť zvyšuje svoju užitočnosť v zložitých úlohách, ako je generovanie kódu a analýza údajov [1].Záver
Stručne povedané, inovatívne využívanie architektúry spoločnosti Deepseek v oblasti MOE mu umožňuje aktivovať iba zlomok svojich parametrov počas úloh, čo vedie k značným úsporám výpočtových zdrojov a nákladov. Jeho efektívny proces odbornej prípravy a silné metriky výkonnosti ho umiestnia ako impozantného konkurenta v krajine veľkých jazykových modelov, najmä pre aplikácie vyžadujúce efektívnosť aj vysoký výkon.Citácie:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-eed-to-know-about-about-his-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones--alking-about
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-ai-statistics-andfacts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-wich-ai-model-comes-ouces-ouces-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-why-is-is--disrupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimization-efficiention-and-scale/