Deepseek-v3 se distingue de otros modelos de idiomas grandes (LLM) a través de varias características innovadoras y avances arquitectónicos. Aquí están las diferencias clave:
Arquitectura de la mezcla de expertos
Deepseek-V3 emplea una arquitectura de mezcla de expertos (MOE), que le permite activar solo un subconjunto de sus 671 mil millones de parámetros, específicamente, 37 mil millones por token durante cada tarea. Esta activación selectiva mejora la eficiencia computacional al tiempo que mantiene un alto rendimiento, lo que la hace más eficiente en los recursos en comparación con los modelos tradicionales que utilizan todos los parámetros para cada tarea [1] [2].Atención latente de múltiples cabezas (MLA)
El modelo incorpora atención latente de múltiples cabezas (MLA), lo que mejora su capacidad para comprender el contexto al permitir que múltiples cabezas de atención se centren en diferentes partes de la entrada simultáneamente. Esto contrasta con muchos LLM que utilizan mecanismos de atención estándar, potencialmente limitando su comprensión y rendimiento contextuales en tareas complejas [1] [3].Balancio de carga sin pérdida auxiliar
Deepseek-V3 presenta una estrategia de equilibrio de carga sin pérdida auxiliar, que mitiga la degradación del rendimiento a menudo asociada con los métodos tradicionales de equilibrio de carga en los modelos MOE. Esta innovación asegura que el modelo siga siendo eficiente sin sacrificar la precisión, una mejora significativa sobre otros modelos que dependen de las pérdidas auxiliares [1] [7].Predicción de múltiples token
Otra característica notable es su capacidad de predicción múltiple (MTP). Esto permite que Deepseek-V3 predice múltiples tokens en secuencia durante el entrenamiento, mejorando tanto la eficiencia de entrenamiento como la velocidad de inferencia. Muchos LLM existentes generalmente predicen un token a la vez, lo que puede ralentizar el procesamiento y reducir el rendimiento general [1] [4].Datos de entrenamiento extensos
Deepseek-V3 ha sido entrenado en 14.8 billones de tokens, proporcionándole una vasta base de conocimiento que mejora su versatilidad en varios dominios, incluidas las tareas de codificación, matemáticas y razonamiento. Este extenso conjunto de entrenamiento le permite lograr métricas de rendimiento superiores en comparación con otros modelos como GPT-4 y Claude Sonnet 3.5 en puntos de referencia específicos [2] [5].Accesibilidad de código abierto
A diferencia de muchos LLM principales que son propietarios, Deepseek-V3 es 100% de código abierto. Esta accesibilidad no solo fomenta la colaboración comunitaria, sino que también permite una experimentación y adaptación más amplias en diversas aplicaciones, lo que la distingue de los competidores que restringen el acceso a sus modelos [2] [4].Longitud de contexto
Deepseek-v3 admite una impresionante ventana de contexto de 128k tokens, lo que le permite procesar y comprender los documentos largos de manera efectiva. Esta capacidad supera a muchos modelos existentes que generalmente tienen longitudes de contexto más cortas, mejorando así su utilidad para tareas que requieren una amplia conciencia contextual [3] [5].En resumen, las características arquitectónicas únicas de Deepseek-V3, el uso eficiente de los recursos a través de MOE, mecanismos de atención avanzados, estrategias innovadoras de equilibrio de carga, datos de capacitación extensos, naturaleza de código abierto y largas capacidades de contexto lo posicionan como un contendiente líder entre los modelos de lenguaje grandes en los modelos de lenguaje grandes en los Paisaje de IA.
Citas:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explicing-optimizing-eficiency-and-scale/
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-obout
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-upout-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-ai-ai-model-comesut-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en