DeepSeek-V3 si distingue da altri modelli di grandi dimensioni (LLM) attraverso diverse caratteristiche innovative e progressi architettonici. Ecco le differenze chiave:
Architettura a miscela di esperti
DeepSeek-V3 impiega un'architettura MOE-of-Experts (MOE), che gli consente di attivare solo un sottoinsieme dei suoi 671 miliardi di parametri in particolare, 37 miliardi per token durante ogni attività. Questa attivazione selettiva migliora l'efficienza computazionale pur mantenendo prestazioni elevate, rendendola più efficiente in termini di risorse rispetto ai modelli tradizionali che utilizzano tutti i parametri per ogni attività [1] [2].Attenzione latente multi-testa (MLA)
Il modello incorpora l'attenzione latente multi-testa (MLA), che migliora la sua capacità di comprendere il contesto consentendo a più teste di attenzione di concentrarsi contemporaneamente su diverse parti dell'input. Ciò contrasta con molti LLM che utilizzano meccanismi di attenzione standard, limitando potenzialmente la loro comprensione e le prestazioni contestuali su compiti complessi [1] [3].bilanciamento del carico senza perdita ausiliaria
DeepSeek-V3 introduce una strategia di bilanciamento del carico senza perdita ausiliaria, che mitiga la degradazione delle prestazioni spesso associata ai tradizionali metodi di bilanciamento del carico nei modelli MOE. Questa innovazione garantisce che il modello rimanga efficiente senza sacrificare l'accuratezza, un miglioramento significativo rispetto ad altri modelli che si basano sulle perdite ausiliarie [1] [7].Previsione Multi-Token
Un'altra caratteristica notevole è la sua funzionalità di previsione multi-token (MTP). Ciò consente a DeepEek-V3 di prevedere più token in sequenza durante l'allenamento, migliorando sia l'efficienza di allenamento che la velocità di inferenza. Molti LLM esistenti prevedono in genere un token alla volta, che può rallentare l'elaborazione e ridurre le prestazioni complessive [1] [4].
Dati di formazione estesi
DeepSeek-V3 è stato addestrato su token di 14,8 trilioni, fornendo una vasta base di conoscenza che migliora la sua versatilità in vari settori, tra cui codifica, matematica e compiti di ragionamento. Questo ampio set di addestramento consente di ottenere metriche di prestazioni superiori rispetto ad altri modelli come GPT-4 e Claude Sonet 3.5 in benchmark specifici [2] [5].Accessibilità open-source
A differenza di molti LLM principali proprietari, DeepSeek-V3 è open-source al 100%. Questa accessibilità non solo promuove la collaborazione della comunità, ma consente anche una più ampia sperimentazione e adattamento in varie applicazioni, distinguendolo dai concorrenti che limitano l'accesso ai loro modelli [2] [4].lunghezza del contesto
DeepSeek-V3 supporta un'impressionante finestra di contesto di token 128k, consentendole di elaborare e comprendere efficacemente i lunghi documenti. Questa capacità supera molti modelli esistenti che in genere hanno lunghezze di contesto più brevi, migliorando così la sua utilità per compiti che richiedono una vasta consapevolezza contestuale [3] [5].In sintesi, le caratteristiche architettoniche uniche di DeepSeek-V3, l'utilizzo efficiente delle risorse attraverso MOE, i meccanismi di attenzione avanzata, le strategie di bilanciamento del carico innovative, i dati di addestramento estesi, la natura open source e le capacità di contesto lunghe lo posizionano come contendente leader tra i modelli di linguaggio di grandi dimensioni nei modelli di lingua Paesaggio ai.
Citazioni:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficiency-and-scale/
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-about
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-know-about-this-new-lllm-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 --model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en