Deepseek-V3 membedakan dirinya dari model bahasa besar lainnya (LLM) melalui beberapa fitur inovatif dan kemajuan arsitektur. Berikut adalah perbedaan utamanya:
Campuran arsitektur ahli
Deepseek-V3 menggunakan arsitektur campuran (MOE), yang memungkinkannya untuk mengaktifkan hanya sebagian dari 671 miliar parameternya secara khusus, 37 miliar per token selama setiap tugas. Aktivasi selektif ini meningkatkan efisiensi komputasi sambil mempertahankan kinerja tinggi, membuatnya lebih efisien sumber daya dibandingkan dengan model tradisional yang memanfaatkan semua parameter untuk setiap tugas [1] [2].Multi-Head Latent Attention (MLA)
Model ini menggabungkan Multi-Head Latent Attention (MLA), yang meningkatkan kemampuannya untuk memahami konteks dengan memungkinkan banyak perhatian perhatian untuk fokus pada berbagai bagian input secara bersamaan. Ini kontras dengan banyak LLM yang menggunakan mekanisme perhatian standar, berpotensi membatasi pemahaman dan kinerja kontekstual mereka pada tugas -tugas kompleks [1] [3].basa-load-free balancing beban
Deepseek-V3 memperkenalkan strategi penyeimbangan beban bebas-kehilangan-kehilangan, yang mengurangi degradasi kinerja yang sering dikaitkan dengan metode penyeimbangan beban tradisional dalam model MOE. Inovasi ini memastikan bahwa model tetap efisien tanpa mengorbankan akurasi, peningkatan yang signifikan terhadap model lain yang mengandalkan kerugian tambahan [1] [7].prediksi multi-token
Fitur penting lainnya adalah kemampuan prediksi multi-token (MTP). Ini memungkinkan Deepseek-V3 untuk memprediksi beberapa token secara berurutan selama pelatihan, meningkatkan efisiensi pelatihan dan kecepatan inferensi. Banyak LLM yang ada biasanya memprediksi satu token pada satu waktu, yang dapat memperlambat pemrosesan dan mengurangi kinerja keseluruhan [1] [4].Data pelatihan yang luas
Deepseek-V3 telah dilatih pada 14,8 triliun token, memberikannya basis pengetahuan yang luas yang meningkatkan keserbagunaannya di berbagai domain, termasuk pengkodean, matematika, dan tugas penalaran. Set pelatihan yang luas ini memungkinkannya untuk mencapai metrik kinerja yang unggul dibandingkan dengan model lain seperti GPT-4 dan Claude Sonnet 3.5 dalam tolok ukur spesifik [2] [5].aksesibilitas sumber terbuka
Tidak seperti banyak LLM terkemuka yang berpemilik, Deepseek-V3 adalah 100% open-source. Aksesibilitas ini tidak hanya menumbuhkan kolaborasi komunitas tetapi juga memungkinkan untuk eksperimen dan adaptasi yang lebih luas dalam berbagai aplikasi, membedakannya dari pesaing yang membatasi akses ke model mereka [2] [4].Panjang konteks
Deepseek-V3 mendukung jendela konteks 128k yang mengesankan, memungkinkannya untuk memproses dan memahami dokumen panjang secara efektif. Kemampuan ini melampaui banyak model yang ada yang biasanya memiliki panjang konteks yang lebih pendek, sehingga meningkatkan utilitasnya untuk tugas yang membutuhkan kesadaran kontekstual yang luas [3] [5].Singkatnya, fitur arsitektur yang unik Deepseek-V3, penggunaan sumber daya yang efisien melalui MOE, mekanisme perhatian canggih, strategi penyeimbangan beban yang inovatif, data pelatihan yang luas, sifat open-source, dan kemampuan konteks yang panjang memposisikannya sebagai pesaing terkemuka di antara model bahasa besar dalam dalam Lansekap AI.
Kutipan:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-Explained-optimizing-eficiency-and-sale/
[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-now-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-which-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en