DeepSeek-V3 skiller seg fra andre store språkmodeller (LLM) gjennom flere innovative funksjoner og arkitektoniske fremskritt. Her er de viktigste forskjellene:
Mixture-of-Experts Architecture
DeepSeek-V3 benytter en arkitektur med blanding av ekspert (MOE), som lar den bare aktivere en undergruppe av sine 671 milliarder parametere spesifikt, 37 milliarder per token under hver oppgave. Denne selektive aktiveringen forbedrer beregningseffektiviteten mens den opprettholder høy ytelse, noe som gjør den mer ressurseffektiv sammenlignet med tradisjonelle modeller som bruker alle parametere for hver oppgave [1] [2].Multi-head latent oppmerksomhet (MLA)
Modellen inneholder multi-head latent oppmerksomhet (MLA), som forbedrer dens evne til å forstå kontekst ved å la flere oppmerksomhetshoder fokusere på forskjellige deler av inngangen samtidig. Dette står i kontrast til mange LLM -er som bruker standard oppmerksomhetsmekanismer, og potensielt begrenser deres kontekstuelle forståelse og ytelse på komplekse oppgaver [1] [3].Auxiliary-tap-fri belastningsbalansering
DeepSeek-V3 introduserer en hjelpe-tapsfri belastningsbalanseringsstrategi, som demper ytelsesnedbrytningen ofte assosiert med tradisjonelle belastningsbalansemetoder i MOE-modeller. Denne innovasjonen sikrer at modellen forblir effektiv uten å ofre nøyaktighet, en betydelig forbedring i forhold til andre modeller som er avhengige av hjelpstap [1] [7].Multi-Token Prediction
En annen bemerkelsesverdig funksjon er dens Multi-Token Prediction (MTP) evne. Dette gjør at DeepSeek-V3 kan forutsi flere symboler i rekkefølge under trening, noe som forbedrer både treningseffektivitet og inferansehastighet. Mange eksisterende LLM -er forutsier typisk ett token om gangen, noe som kan bremse behandlingen og redusere den totale ytelsen [1] [4].omfattende treningsdata
DeepSeek-V3 har blitt opplært på 14,8 billioner symboler, og gir det et stort kunnskapsgrunnlag som forbedrer dens allsidighet på forskjellige domener, inkludert koding, matematikk og resonneringsoppgaver. Dette omfattende treningssettet gjør at det kan oppnå overlegne ytelsesmålinger sammenlignet med andre modeller som GPT-4 og Claude Sonnet 3.5 i spesifikke benchmarks [2] [5].Open-source tilgjengelighet
I motsetning til mange ledende LLM-er som er proprietære, er DeepSeek-V3 100% åpen kildekode. Denne tilgjengeligheten fremmer ikke bare samfunnssamarbeid, men gir også bredere eksperimentering og tilpasning i forskjellige applikasjoner, og skiller det fra konkurrenter som begrenser tilgangen til modellene deres [2] [4].Kontekstlengde
DeepSeek-V3 støtter et imponerende kontekstvindu på 128K-symboler, slik at det kan behandle og forstå lange dokumenter effektivt. Denne muligheten overgår mange eksisterende modeller som vanligvis har kortere kontekstlengder, og forbedrer dermed nytten for oppgaver som krever omfattende kontekstuell bevissthet [3] [5].Oppsummert, DeepSeek-V3s unike arkitektoniske funksjoner, effektiv ressursbruk gjennom MOE, avanserte oppmerksomhetsmekanismer, innovative belastningsbalansestrategier, omfattende treningsdata, åpen kildekode og lange kontekstfunksjoner plasserer det som en ledende utfordrer blant store språkmodeller i den AI landskap.
Sitasjoner:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-eplained-optimizing-efficiency-and-cale/
[2] https://blog.spheron.network/why-depseek-v3-is-the-lm-everyones-naling-about
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-sted
[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-depseek-r1-openai-o1-which-ai-Model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en