DeepSeek-V3는 몇 가지 혁신적인 기능과 건축 발전을 통해 다른 대형 언어 모델 (LLM)과 구별됩니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.
믹스 엑스 퍼트 아키텍처
DeepSeek-V3는 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 사용하여 각 작업 동안 토큰 당 6710 억 매개 변수의 하위 집합 만 활성화 할 수 있습니다. 이 선택적 활성화는 고성능을 유지하면서 계산 효율성을 향상시켜 모든 작업에 대한 모든 매개 변수를 활용하는 기존 모델에 비해 더 많은 리소스 효율적입니다 [1] [2].멀티 헤드 잠재 관심 (MLA)
이 모델은 다중 헤드 잠재주의 (MLA)를 통합하여 여러주의 헤드가 동시에 입력의 여러 부분에 집중할 수 있도록 컨텍스트를 이해하는 능력을 향상시킵니다. 이것은 표준주의 메커니즘을 사용하는 많은 LLM과 대조되며, 복잡한 작업에 대한 상황에 대한 이해와 성능을 잠재적으로 제한합니다 [1] [3].보조 손실이없는로드 밸런싱
DeepSeek-V3는 보조 손실이없는로드 밸런싱 전략을 도입하여 MOE 모델의 전통적인로드 밸런싱 방법과 관련된 성능 저하를 완화시킵니다. 이 혁신은 보조 손실에 의존하는 다른 모델보다 정확성을 희생하지 않고 모델이 효율적으로 유지되도록 보장합니다 [1] [7].다중 점화 예측
또 다른 주목할만한 기능은 MTP (Multi-Token Prediction) 기능입니다. 이를 통해 DeepSeek-V3은 훈련 중에 순서대로 여러 토큰을 예측하여 훈련 효율과 추론 속도를 모두 향상시킬 수 있습니다. 기존의 많은 LLM은 일반적으로 한 번에 하나의 토큰을 예측하여 처리 속도를 늦추고 전반적인 성능을 줄일 수 있습니다 [1] [4].광범위한 교육 데이터
DeepSeek-V3는 14.8 조 토큰으로 교육을 받았으며 코딩, 수학 및 추론 작업을 포함한 다양한 영역에서 다양한 영역에서 다양한 지식 기반을 제공합니다. 이 광범위한 교육 세트를 통해 특정 벤치 마크에서 GPT-4 및 Claude Sonnet 3.5와 같은 다른 모델에 비해 우수한 성능 메트릭을 달성 할 수 있습니다 [2] [5].오픈 소스 접근성
독점적 인 LLM과 달리 DeepSeek-V3은 100% 오픈 소스입니다. 이러한 접근성은 커뮤니티 협업을 장려 할뿐만 아니라 다양한 응용 프로그램에서 광범위한 실험과 적응을 가능하게하여 모델에 대한 액세스를 제한하는 경쟁 업체와는 별도로 설정합니다 [2] [4].컨텍스트 길이
DeepSeek-V3는 128K 토큰의 인상적인 컨텍스트 창을 지원하여 긴 문서를 효과적으로 처리하고 이해할 수 있습니다. 이 기능은 일반적으로 컨텍스트 길이가 짧은 기존 모델을 능가하므로 광범위한 상황 인식이 필요한 작업에 대한 유용성을 향상시킵니다 [3] [5].요약하면, DeepSeek-V3의 고유 한 건축 기능, MOE를 통한 효율적인 리소스 사용, 고급주의 메커니즘, 혁신적인로드 밸런싱 전략, 광범위한 교육 데이터, 오픈 소스 특성 및 긴 컨텍스트 기능을 AI 풍경.
인용 :[1] https://adasci.org/deepseek-v3- 외색-optimizing-efficiency-and-scale/
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-lyverones-talking-about
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-evely-need-to- know-bout-cis-newlm-in-on-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 whith-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en