DeepSeek-V3 erottaa itsensä muista suurista kielimalleista (LLMS) useiden innovatiivisten piirteiden ja arkkitehtonisten kehitysten avulla. Tässä ovat keskeiset erot:
Experts-arkkitehtuuri
DeepSek-V3 käyttää asiantuntijoiden seoksen (MOE) arkkitehtuuria, jonka avulla se voi aktivoida vain 671 miljardin parametrin alajoukon, joka on erityisesti 37 miljardia tunnusta kohden kunkin tehtävän aikana. Tämä selektiivinen aktivointi parantaa laskennallista tehokkuutta säilyttäen samalla korkean suorituskyvyn, mikä tekee siitä resurssitehokkaamman verrattuna perinteisiin malleihin, jotka hyödyntävät kaikkia parametreja jokaiselle tehtävälle [1] [2].Monipäinen piilevä huomio (MLA)
Malli sisältää monen pään piilevän huomion (MLA), mikä parantaa sen kykyä ymmärtää kontekstia sallimalla useita huomiopäätä keskittymään syötteen eri osiin samanaikaisesti. Tämä on ristiriidassa monien LLM: ien kanssa, jotka käyttävät tavanomaisia huomiomekanismeja, rajoittaen mahdollisesti niiden kontekstuaalista ymmärrystä ja suorituskykyä monimutkaisissa tehtävissä [1] [3].Apu-tappioton kuorman tasapainotus
Deepseek-V3 esittelee ylimääräisen menetyksen vapaan kuorman tasapainotusstrategian, joka lieventää suorituskyvyn heikkenemistä, joka liittyy usein perinteisiin kuorman tasapainotusmenetelmiin MOE-malleissa. Tämä innovaatio varmistaa, että malli pysyy tehokkaana uhraamatta tarkkuutta, mikä on merkittävä parannus muihin malleihin, jotka luottavat apulaisuihin [1] [7].Multi-Token ennuste
Toinen huomattava ominaisuus on sen monipuolinen ennuste (MTP). Tämän avulla Deepseek-V3 voi ennustaa useita merkkejä peräkkäin harjoituksen aikana, mikä parantaa sekä harjoitustehokkuutta että päätelmänopeutta. Monet olemassa olevat LLM: t ennustavat tyypillisesti yhden tunnuksen kerrallaan, mikä voi hidastaa prosessointia ja vähentää yleistä suorituskykyä [1] [4].Laaja koulutustiedot
Deepseek-V3 on koulutettu 14,8 biljoonan rahakkeella, mikä tarjoaa sille laajan tietopohjan, joka parantaa sen monipuolisuutta eri alueilla, mukaan lukien koodaus, matematiikka ja päättelutehtävät. Tämä laaja koulutusjoukko antaa sille mahdollisuuden saavuttaa erinomaiset suorituskykymittarit verrattuna muihin malleihin, kuten GPT-4 ja Claude Sonnet 3.5 tietyissä vertailuarvoissa [2] [5].avoimen lähdekoodin saavutettavuus
Toisin kuin monet omistavat LLM: t, DeepSeek-V3 on 100% avoimen lähdekoodin. Tämä saavutettavuus ei vain edistä yhteisöyhteistyötä, vaan myös mahdollistaa laajemman kokeilun ja sopeutumisen erilaisissa sovelluksissa, erottaen sen kilpailijoista, jotka rajoittavat pääsyä heidän malleihinsa [2] [4].Kontekstipituus
Deepseek-V3 tukee vaikuttavaa 128K-rahakkeiden kontekstiaikkunaa, mikä antaa sen käsitellä ja ymmärtää pitkiä asiakirjoja tehokkaasti. Tämä kyky ylittää monia olemassa olevia malleja, joilla on tyypillisesti lyhyemmät kontekstin pituudet, mikä parantaa sen hyödyllisyyttä tehtäviin, jotka vaativat laajaa asiayhteystietoisuutta [3] [5].Yhteenvetona voidaan todeta AI -maisema.
Viittaukset:.
.
[3] https://deepseekv3.org
.
[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
.
[9] https://www.deepseekv3.com/en