DeepSeek-V3 atšķir sevi no citiem lielo valodu modeļiem (LLM), izmantojot vairākas novatoriskas iezīmes un arhitektūras sasniegumus. Šeit ir galvenās atšķirības:
Experts arhitektūra
DeepSEEK-V3 izmanto Experts maisījuma (MOE) arhitektūru, kas ļauj tai aktivizēt tikai tās 671 miljarda parametru apakškopu, īpaši 37 miljardus uz marķiera katrā uzdevumā. Šī selektīvā aktivācija uzlabo skaitļošanas efektivitāti, vienlaikus saglabājot augstu veiktspēju, padarot to resursu efektīvāku salīdzinājumā ar tradicionālajiem modeļiem, kas izmanto visus parametrus katram uzdevumam [1] [2].Vairāku galvu latenta uzmanība (MLA)
Modelis satur vairāku galvu latentu uzmanību (MLA), kas uzlabo tā spēju izprast kontekstu, ļaujot vairākām uzmanības galvām koncentrēties uz dažādām ieejas daļām vienlaicīgi. Tas ir pretstatā daudziem LLM, kas izmanto standarta uzmanības mehānismus, potenciāli ierobežojot to kontekstuālo izpratni un veiktspēju sarežģītos uzdevumos [1] [3].Papildu nesaturošu slodzes līdzsvarošana
DeepSEEK-V3 ievieš slodzes līdzsvarošanas stratēģiju bez zaudējumiem, kas mazina veiktspējas sadalīšanos, kas bieži saistīta ar tradicionālajām slodzes līdzsvarošanas metodēm MOE modeļos. Šis jauninājums nodrošina, ka modelis joprojām ir efektīvs, nezaudējot precizitāti, kas ir būtisks uzlabojums salīdzinājumā ar citiem modeļiem, kas paļaujas uz palīgdarbības zaudējumiem [1] [7].Vairāku taktu prognoze
Vēl viena ievērojama iezīme ir tās daudzstāvu prognozēšanas (MTP) spēja. Tas ļauj DeepSEEK-V3 apmācības laikā prognozēt vairākus žetonus secībā, uzlabojot gan apmācības efektivitāti, gan secinājumu ātrumu. Daudzi esošie LLM parasti prognozē vienu marķieri vienlaikus, kas var palēnināt apstrādi un samazināt kopējo veiktspēju [1] [4].Plaši apmācības dati
DeepSEEK-V3 ir apmācīts uz 14,8 triljoniem žetonu, nodrošinot tai plašu zināšanu bāzi, kas uzlabo tā daudzpusību dažādās jomās, ieskaitot kodēšanu, matemātiku un argumentācijas uzdevumus. Šis plašais apmācības komplekts ļauj tai sasniegt izcilu veiktspējas rādītājus, salīdzinot ar citiem modeļiem, piemēram, GPT-4 un Claude Sonnet 3.5 īpašos etalonos [2] [5].atvērtā koda pieejamība
Atšķirībā no daudziem vadošajiem LLM, kas ir patentēti, DeepSEEK-V3 ir 100% atvērtā koda. Šī pieejamība ne tikai veicina sabiedrības sadarbību, bet arī ļauj plašākus eksperimentus un pielāgošanos dažādās lietojumprogrammās, atšķirot to no konkurentiem, kas ierobežo piekļuvi to modeļiem [2] [4].konteksta garums
DeepSEEK-V3 atbalsta iespaidīgu konteksta logu 128K žetonos, ļaujot tam efektīvi apstrādāt un izprast garos dokumentus. Šī spēja pārspēj daudzus esošos modeļus, kuriem parasti ir īsāks konteksta garums, tādējādi uzlabojot tā lietderību uzdevumiem, kuriem nepieciešama plaša kontekstuālā izpratne [3] [5].Rezumējot, DeepSeek-V3 unikālās arhitektūras īpašības, efektīva resursu izmantošana caur MOE, uzlabotiem uzmanības mehānismiem, novatoriskas slodzes līdzsvarošanas stratēģijas, plaši apmācības dati, atvērtā koda raksturs un ilgas konteksta iespējas to pozicionē kā vadošo sāncensi starp lieliem valodu modeļiem AI ainava.
Atsauces:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explated-optimizing-effity-and-scale/
[2] https://blog.spheron.network/why-depseek-v3-is-the-llm-everyones--wing-apout
[3] https://deepseekv3.org
.
[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-pallo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en