DeepSeek-V3 отличается от других крупных языковых моделей (LLMS) через несколько инновационных функций и архитектурных достижений. Вот ключевые различия:
Смесь экспертов архитектуры
DeepSeek-V3 использует архитектуру смеси экспертов (MOE), которая позволяет ей активировать только подмножество из 671 миллиарда параметров, в частности, 37 миллиардов на токен во время каждой задачи. Эта селективная активация повышает вычислительную эффективность, сохраняя при этом высокую производительность, что делает ее более эффективной по сравнению с традиционными моделями, которые используют все параметры для каждой задачи [1] [2].Многопользовательское скрытое внимание (MLA)
Модель включает в себя многоголовное скрытое внимание (MLA), что улучшает его способность понимать контекст, позволяя одновременно сосредоточиться на разных частях ввода. Это контрастирует со многими LLM, которые используют стандартные механизмы внимания, потенциально ограничивая их контекстное понимание и производительность на сложных задачах [1] [3].Вспомогательный баланс нагрузки без потери
DeepSeek-V3 вводит стратегию балансировки нагрузки без потери нагрузки, которая смягчает деградацию производительности, часто связанную с традиционными методами балансировки нагрузки в моделях MOE. Это инновация гарантирует, что модель остается эффективной, не жертвуя точностью, что значительно улучшило другие модели, которые зависят от вспомогательных потерь [1] [7].Multi-Token Production
Другой заметной особенностью является его способность многоцветного прогнозирования (MTP). Это позволяет DeepSeek-V3 прогнозировать множественные токены в последовательности во время тренировки, повышая как эффективность обучения, так и скорость вывода. Многие существующие LLM обычно предсказывают один токен за раз, что может замедлить обработку и снизить общую производительность [1] [4].Обширные данные обучения
DeepSeek-V3 был обучен на 14,8 триллиона токена, предоставляя ему обширную базу знаний, которая повышает ее универсальность в различных областях, включая кодирование, математику и рассуждения. Этот обширный учебный набор позволяет ему достичь превосходных показателей производительности по сравнению с другими моделями, такими как GPT-4 и Claude Sonnet 3.5 в конкретных критериях [2] [5].Доступность с открытым исходным кодом
В отличие от многих ведущих LLMS, которые являются запатентованными, DeepSeek-V3 составляет 100% с открытым исходным кодом. Эта доступность не только способствует сотрудничеству сообщества, но также обеспечивает более широкие эксперименты и адаптацию в различных приложениях, выделяя его от конкурентов, которые ограничивают доступ к их моделям [2] [4].Длина контекста
DeepSeek-V3 поддерживает впечатляющее контекстное окно токенов 128K, позволяя ему эффективно обрабатывать и понимать длинные документы. Эта возможность превосходит многие существующие модели, которые обычно имеют более короткую длину контекста, что улучшает его полезность для задач, требующих обширного контекстного осознания [3] [5].Таким образом, уникальные архитектурные особенности DeepSeek-V3, эффективное использование ресурсов с помощью MOE, передовые механизмы внимания, инновационные стратегии балансировки нагрузки, обширные данные обучения, природа с открытым исходным кодом и длинные контекстные возможности позиционируют его как ведущий претендент среди крупных языковых моделей в моделях. ИИ ландшафт.
Цитаты:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explaind-optimizing-efficinity и 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-about-this-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-wich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en