Deepseek-V3 se distingue de outros grandes modelos de idiomas (LLMS) através de vários recursos inovadores e avanços arquitetônicos. Aqui estão as principais diferenças:
Arquitetura
Mixture-of-Experts
A Deepseek-V3 emprega uma arquitetura de mistura de especialistas (MOE), que permite ativar apenas um subconjunto de seus 671 bilhões de parâmetros especificamente, 37 bilhões por token durante cada tarefa. Essa ativação seletiva aumenta a eficiência computacional, mantendo o alto desempenho, tornando-o mais eficiente em termos de recursos em comparação com os modelos tradicionais que utilizam todos os parâmetros para todas as tarefas [1] [2].Atenção latente de vários cabeços (MLA)
O modelo incorpora atenção latente de várias cabeças (MLA), o que melhora sua capacidade de entender o contexto, permitindo que várias cabeças de atenção se concentrem em diferentes partes da entrada simultaneamente. Isso contrasta com muitos LLMs que usam mecanismos de atenção padrão, potencialmente limitando seu entendimento e desempenho contextuais em tarefas complexas [1] [3].balanceamento de carga Auxiliar-Loss Free
O Deepseek-V3 introduz uma estratégia de balanceamento de carga livre de perda de perda de perda, que mitiga a degradação do desempenho frequentemente associada aos métodos tradicionais de balanceamento de carga nos modelos MOE. Essa inovação garante que o modelo permaneça eficiente sem sacrificar a precisão, uma melhoria significativa em relação a outros modelos que dependem de perdas auxiliares [1] [7].Previsão de multi-token
Outro recurso notável é sua capacidade de previsão com vários toques (MTP). Isso permite que o Deepseek-V3 preveja vários tokens em sequência durante o treinamento, melhorando a eficiência do treinamento e a velocidade de inferência. Muitos LLMs existentes normalmente prevêem um token por vez, que pode diminuir o processamento e reduzir o desempenho geral [1] [4].dados de treinamento extensos
O Deepseek-V3 foi treinado em 14,8 trilhões de tokens, fornecendo a ele uma vasta base de conhecimento que aprimora sua versatilidade em vários domínios, incluindo codificação, matemática e tarefas de raciocínio. Este extenso conjunto de treinamento permite obter métricas de desempenho superior em comparação com outros modelos como GPT-4 e Claude Sonnet 3.5 em benchmarks específicos [2] [5].Acessibilidade à fonte aberta
Ao contrário de muitos LLMs líderes que são proprietários, o Deepseek-V3 é 100% de código aberto. Essa acessibilidade não apenas promove a colaboração da comunidade, mas também permite experimentação e adaptação mais amplas em várias aplicações, diferenciando -a dos concorrentes que restringem o acesso a seus modelos [2] [4].Comprimento do contexto
O Deepseek-V3 suporta uma impressionante janela de contexto de 128 mil tokens, permitindo que ele processe e compreenda documentos longos de maneira eficaz. Essa capacidade supera muitos modelos existentes que normalmente têm comprimentos de contexto mais curtos, melhorando assim sua utilidade para tarefas que exigem consciência contextual extensa [3] [5].Em resumo, as características arquitetônicas exclusivas do DeepSeek-V3, o uso eficiente de recursos por meio de MOE, mecanismos de atenção avançada, estratégias inovadoras de equilíbrio de carga, dados extensos de treinamento, natureza de código aberto e longos recursos de contexto posicionam-o como um candidato líder entre grandes modelos de linguagem no que Paisagem da IA.
Citações:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-expline-timizing-eficiente-and-cale/
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-wveryverynes-talking-about
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-tis-new-llm-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-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en