Deepseek-V3 يميز نفسه عن نماذج اللغة الكبيرة الأخرى (LLMS) من خلال العديد من الميزات المبتكرة والتطورات المعمارية. فيما يلي الاختلافات الرئيسية:
خليط العمارة
توظف Deepseek-V3 بنية مزيج من الخبراء (MOE) ، والتي تسمح لها بتنشيط مجموعة فرعية فقط من معلماتها البالغة 671 مليار من المعلمات على وجه التحديد ، على وجه التحديد ، 37 مليار لكل رمز مميز خلال كل مهمة. يعزز هذا التنشيط الانتقائي الكفاءة الحسابية مع الحفاظ على الأداء العالي ، مما يجعله أكثر كفاءة في الموارد مقارنة بالنماذج التقليدية التي تستخدم جميع المعلمات لكل مهمة [1] [2].اهتمام كامن متعدد الرأس (MLA)
يتضمن النموذج اهتمامًا كامنًا متعدد الرأس (MLA) ، والذي يحسن قدرته على فهم السياق من خلال السماح لرؤوس الاهتمام المتعددة بالتركيز على أجزاء مختلفة من الإدخال في وقت واحد. يتناقض هذا مع العديد من LLMs التي تستخدم آليات الاهتمام القياسية ، مما يحد من فهمها وأداءها السياقي على المهام المعقدة [1] [3].موازنة تحميل خالية من الخسارة
تقدم Deepseek-V3 استراتيجية موازنة تحميل خالية من الخسارة ، والتي تخفف من تدهور الأداء غالبًا ما يرتبط بطرق موازنة التحميل التقليدية في نماذج MOE. يضمن هذا الابتكار أن يظل النموذج فعالًا دون التضحية بالدقة ، وهو تحسن كبير على النماذج الأخرى التي تعتمد على الخسائر المساعدة [1] [7].التنبؤ متعدد المواليد
ميزة أخرى ملحوظة هي قدرتها على التنبؤ متعددة التنبؤ (MTP). يتيح هذا Deepseek-V3 التنبؤ برموز متعددة بالتسلسل أثناء التدريب ، مما يعزز كل من كفاءة التدريب وسرعة الاستدلال. تتنبأ العديد من LLMs الموجودة عادةً برمز واحد في وقت واحد ، والذي يمكن أن يبطئ المعالجة ويقلل من الأداء الكلي [1] [4].بيانات تدريب مكثفة
تم تدريب Deepseek-V3 على 14.8 تريليون رمز ، مما يوفر لها قاعدة معرفة واسعة تعزز تعدد استخداماتها عبر مختلف المجالات ، بما في ذلك الترميز والرياضيات ومهام التفكير. تتيح مجموعة التدريب الواسعة هذه تحقيق مقاييس أداء فائقة مقارنة بالنماذج الأخرى مثل GPT-4 و Claude Sonnet 3.5 في معايير محددة [2] [5].إمكانية الوصول المفتوحة المصدر
على عكس العديد من LLMs الرائدة التي هي ملكية ، فإن Deepseek-V3 مفتوحة المصدر بنسبة 100 ٪. لا تعزز إمكانية الوصول هذه التعاون المجتمعي فحسب ، بل تتيح أيضًا التجربة والتكيف الأوسع في التطبيقات المختلفة ، مما يميزه عن المنافسين الذين يقيدون الوصول إلى نماذجهم [2] [4].طول السياق
يدعم Deepseek-V3 نافذة سياق مثيرة للإعجاب تبلغ 128 كيلو رموز ، مما يتيح لها معالجة وفهم المستندات الطويلة بشكل فعال. تتجاوز هذه القدرة العديد من النماذج الحالية التي عادة ما يكون لها أطوال سياق أقصر ، وبالتالي تحسين فائدتها للمهام التي تتطلب وعيًا سياقيًا واسعًا [3] [5].باختصار ، الميزات المعمارية الفريدة لـ Deepseek-V3 ، واستخدام الموارد الفعال من خلال MOE ، وآليات الانتباه المتقدمة ، واستراتيجيات موازنة التحميل المبتكرة ، وبيانات التدريب الواسعة ، والطبيعة المفتوحة المصدر ، وقدرات السياق الطويلة على أنها منافسة رائدة بين نماذج اللغة الكبيرة في المناظر الطبيعية الذكاء الاصطناعي.
الاستشهادات:[1]
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-llm-everyones-talking-about
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek- everything-you-need-thend-about-this-new-llm-in-one-place
[5] https://monica.im/help/features/ai-hub/language-models/deepeek-v3
[6] https://www.youtube.com/watch؟v=7HCCF8NM8NM
[7] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[8] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-hich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en