Deepseek-V3 unterscheidet sich von anderen großsprachigen Modellen (LLMs) durch verschiedene innovative Merkmale und architektonische Fortschritte. Hier sind die wichtigsten Unterschiede:
Mischung der Experten Architektur
Deepseek-V3 verwendet eine Mischung aus Experten (MEE), die es ihm ermöglicht, nur eine Untergruppe seiner 671 Milliarden Parameter zu aktivieren, insbesondere 37 Milliarden pro Token während jeder Aufgabe. Diese selektive Aktivierung verbessert die Recheneffizienz und die Aufrechterhaltung einer hohen Leistung und macht sie im Vergleich zu herkömmlichen Modellen, die alle Parameter für jede Aufgabe verwenden [1] [2].Mehrköpfige latente Aufmerksamkeit (MLA)
Das Modell enthält mehrköpfige latente Aufmerksamkeit (MLA), die seine Fähigkeit verbessert, den Kontext zu verstehen, indem mehrere Aufmerksamkeitsköpfe gleichzeitig auf verschiedene Teile der Eingabe konzentriert werden. Dies steht im Gegensatz zu vielen LLMs, die Standard -Aufmerksamkeitsmechanismen verwenden und möglicherweise ihr kontextbezogenes Verständnis und ihre Leistung bei komplexen Aufgaben einschränken [1] [3].Auxiliary-Loss-Free-Lastausgleich
Deepseek-V3 führt eine Hilfsstrategie für den Verlustfreien aus, die den Leistungsverschlechterung mindert, der häufig mit herkömmlichen Lastausgleichsmethoden in MOE-Modellen verbunden ist. Diese Innovation stellt sicher, dass das Modell effizient bleibt, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen, eine signifikante Verbesserung gegenüber anderen Modellen, die auf Hilfsverlusten beruhen [1] [7].Multi-Token-Vorhersage
Ein weiteres bemerkenswertes Merkmal ist die MTP-Fähigkeit (Multi-Token Prediction). Dies ermöglicht es Deepseek-V3, mehrere Token während des Trainings nach Abfolge vorherzusagen und sowohl die Trainingseffizienz als auch die Inferenzgeschwindigkeit zu verbessern. Viele vorhandene LLMs prognostizieren in der Regel jeweils ein Token, was die Verarbeitung verlangsamen und die Gesamtleistung verringern kann [1] [4].Umfangreiche Trainingsdaten
Deepseek-V3 wurde auf 14,8 Billionen Token ausgebildet und bietet ihm eine umfangreiche Wissensbasis, die seine Vielseitigkeit in verschiedenen Bereichen, einschließlich Codierung, Mathematik und Argumentation, verbessert. Dieses umfangreiche Trainingssatz ermöglicht es ihm, überlegene Leistungsmetriken im Vergleich zu anderen Modellen wie GPT-4 und Claude Sonnet 3.5 in bestimmten Benchmarks zu erreichen [2] [5].Open-Source-Zugänglichkeit
Im Gegensatz zu vielen führenden LLMs, die proprietär sind, ist Deepseek-V3 100% Open-Source. Diese Barrierefreiheit fördert nicht nur die Zusammenarbeit der Gemeinschaft, sondern ermöglicht auch ein breiteres Experimentieren und Anpassungen in verschiedenen Anwendungen, wodurch sie von Wettbewerbern unterscheidet, die den Zugang zu ihren Modellen einschränken [2] [4].Kontextlänge
Deepseek-V3 unterstützt ein beeindruckendes Kontextfenster von 128.000 Token, sodass es langen Dokumenten effektiv verarbeiten und verstehen kann. Diese Fähigkeit übertrifft viele vorhandene Modelle, die typischerweise kürzere Kontextlängen aufweisen, wodurch der Nutzen für Aufgaben verbessert wird, die ein umfassendes Kontextbewusstsein erfordern [3] [5].Zusammenfassend lässt sich sagen KI -Landschaft.
Zitate:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficiency--scale/
[2] https://blog.spheron.network/why-yepseek-v3-is-the-lm-y-y-y-leepseek-v3-is-llm-yones-talking-about
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-ething-you-need-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[5] https://monica.im/help/features/ai-hub/glanguage-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-leepseek-r1-openai-o1-ai-ii-model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en