Deepseek รูปแบบภาษาขนาดใหญ่ใหม่ (LLM) แสดงข้อดีที่สำคัญในการใช้ทรัพยากรการคำนวณเมื่อเทียบกับรุ่นอื่น ๆ เช่น GPT-4 และ Claude Sonnet 3.5
การเปิดใช้งานพารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพ
Deepseek ใช้สถาปัตยกรรมส่วนผสม (MOE) ซึ่งหมายความว่าจากพารามิเตอร์ทั้งหมด 671 พันล้านพารามิเตอร์มีเพียง 37 พันล้านเท่านั้นที่เปิดใช้งานสำหรับงานที่กำหนด การเปิดใช้งานการเลือกนี้ช่วยให้ Deepseek รักษาประสิทธิภาพสูงในขณะที่ลดต้นทุนการคำนวณอย่างมาก ในการเปรียบเทียบแบบจำลองดั้งเดิมมักใช้พารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับแต่ละงานซึ่งนำไปสู่การบริโภคทรัพยากรที่สูงขึ้น [1] [2]ประสิทธิภาพการฝึกอบรม
การฝึกอบรม DeepSeek-V3 ต้องใช้เวลาประมาณ 2.788 ล้าน GPU โดยใช้ชิป NVIDIA H800 ซึ่งแปลเป็นค่าใช้จ่ายประมาณ 5.576 ล้านดอลลาร์ นี่คือต่ำอย่างน่าทึ่งเมื่อเทียบกับรุ่นชั้นนำอื่น ๆ ซึ่งอาจทำให้ค่าใช้จ่ายสูงกว่าสิบเท่าสำหรับงานฝึกอบรมที่คล้ายกัน [3] [7] ประสิทธิภาพเกิดจากอัลกอริทึมที่ได้รับการปรับปรุงและการออกแบบร่วมฮาร์ดแวร์ที่ลดค่าใช้จ่ายในระหว่างการฝึกอบรมทำให้เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าสำหรับนักพัฒนา [4]ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ
แม้จะมีการใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ แต่ Deepseek ก็แสดงผลอย่างน่าประทับใจในการวัดประสิทธิภาพที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่นมันได้คะแนน 73.78% สำหรับ HumanEval สำหรับการเข้ารหัสงานและ 84.1% สำหรับ GSM8K สำหรับการแก้ปัญหามีประสิทธิภาพสูงกว่าคู่แข่งจำนวนมากในขณะที่ใช้ทรัพยากรน้อยลง [1] [4] ประสิทธิภาพนี้สามารถทำได้โดยมีพารามิเตอร์น้อยกว่า 6% ที่ใช้งานได้ตลอดเวลาแสดงความสามารถในการส่งมอบผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงโดยไม่ต้องใช้ความต้องการการคำนวณอย่างกว้างขวางของ LLM อื่น ๆการจัดการบริบท
Deepseek ยังเก่งในการจัดการหน้าต่างบริบทที่ยาวนานซึ่งรองรับโทเค็นสูงสุด 128K ซึ่งมีความสำคัญมากกว่ารุ่นอื่น ๆ ที่มักจะจัดการระหว่างโทเค็น 32K ถึง 64K ความสามารถนี้ช่วยเพิ่มยูทิลิตี้ในงานที่ซับซ้อนเช่นการสร้างรหัสและการวิเคราะห์ข้อมูล [1]บทสรุป
โดยสรุปการใช้สถาปัตยกรรม MOE ที่เป็นนวัตกรรมของ Deepseek ช่วยให้สามารถเปิดใช้งานเพียงเศษเสี้ยวของพารามิเตอร์ในระหว่างงานส่งผลให้ประหยัดทรัพยากรและค่าใช้จ่ายในการคำนวณได้อย่างมาก กระบวนการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพและการวัดประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งวางตำแหน่งเป็นคู่แข่งที่น่าเกรงขามในภูมิทัศน์ของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการทั้งประสิทธิภาพและประสิทธิภาพสูงการอ้างอิง:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-his-new-llm-in-one-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-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-hich-ai-model-comes-out-out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/what-is-deepseek-wy-is-it-it-disrupting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficience-and-scale/