| DeepSeek-V3 se odlišuje od jiných velkých jazykových modelů (LLM) prostřednictvím několika inovativních funkcí a architektonických pokroků. Zde jsou klíčové rozdíly:
Architecture Mixture-of-Experts Architecture
DeepSeek-V3 využívá architekturu směsi expertů (MOE), která jí umožňuje aktivovat pouze podskupinu 671 miliard parametrů, konkrétně 37 miliard na token během každého úkolu. Tato selektivní aktivace zvyšuje výpočetní účinnost při zachování vysokého výkonu, což je ve srovnání s tradičními modely, které využívají všechny parametry pro každý úkol [1] [2], je ve srovnání s tradičními modely efektivnější.Multi-head latentní pozornost (MLA)
Model zahrnuje více head latentní pozornosti (MLA), což zlepšuje jeho schopnost porozumět kontextu tím, že umožňuje současně soustředit se na různé části vstupu. To je v kontrastu s mnoha LLM, které používají standardní mechanismy pozornosti, což potenciálně omezuje jejich kontextové porozumění a výkon na složitých úkolech [1] [3].Vyrovnávání zátěže bez pomocné ztráty
DeepSeek-V3 představuje strategii vyrovnávání zátěže bez pomocné ztráty, která zmírňuje degradaci výkonu často spojené s tradičními metodami vyrovnávání zátěže v modelech MOE. Tato inovace zajišťuje, že model zůstává efektivní bez obětování přesnosti, což je významné zlepšení oproti jiným modelům, které se spoléhají na pomocné ztráty [1] [7].Multi-Token Prediction
Další pozoruhodnou funkcí je jeho schopnost více tokenů (MTP). To umožňuje DeepSeek-V3 předpovídat více tokenů v pořadí během tréninku, což zvyšuje efektivitu tréninku i inferenční rychlost. Mnoho existujících LLM obvykle předpovídá jeden token najednou, který může zpomalit zpracování a snížit celkový výkon [1] [4].Rozsáhlé údaje o školení
DeepSeek-V3 byl vyškolen na 14,8 bilionových tokenů, což jí poskytuje obrovskou znalostní základnu, která zvyšuje jeho všestrannost v různých doménách, včetně kódování, matematiky a důvodů. Tato rozsáhlá tréninková sada umožňuje dosáhnout vyšších metrik výkonu ve srovnání s jinými modely, jako jsou GPT-4 a Claude Sonet 3.5 ve specifických měřítcích [2] [5].Open-Source přístupnost
Na rozdíl od mnoha předních LLM, které jsou proprietární, je Deepseek-V3 100% open-source. Tato dostupnost nejen podporuje spolupráci v komunitě, ale také umožňuje širší experimentování a přizpůsobení v různých aplikacích a odlišuje ji od konkurentů, kteří omezují přístup k jejich modelům [2] [4].Délka kontextu
DeepSeek-V3 podporuje působivé kontextové okno 128K tokenů, což mu umožňuje efektivně zpracovávat a porozumět dlouhým dokumentům. Tato schopnost překonává mnoho stávajících modelů, které obvykle mají kratší délky kontextu, čímž se zlepšuje jeho užitečnost pro úkoly vyžadující rozsáhlé kontextové vědomí [3] [5].Stručně řečeno, jedinečné architektonické vlastnosti Deepseek-V3, efektivní využití zdrojů prostřednictvím MOE, mechanismy pokročilé pozornosti, inovativní strategie vyvážení zátěže, rozsáhlé údaje o školení, příroda s otevřeným zdrojovým kódem a dlouhé kontextové schopnosti. AI krajina.
Citace:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-expplaided-optimising-efficience-and-scale/
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-otout
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-n-to-know-about-this-new-lm-in-one-place
[5] https://monica.im/help/features/ai-hub/language-models/deepseek-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-which-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en