„Deepseek-V3“ išskiria save nuo kitų didelių kalbų modelių (LLMS) per keletą novatoriškų funkcijų ir architektūrinių pažangų. Čia yra pagrindiniai skirtumai:
Ekspertų mišinio architektūra
„Deepseek-V3“ naudojama ekspertų mišinio (MOE) architektūra, leidžianti jai suaktyvinti tik 671 milijardo parametrų pogrupį, konkrečiai-37 milijardus kiekvienos užduoties. Šis selektyvus aktyvavimas padidina skaičiavimo efektyvumą išlaikant aukštą našumą, todėl jis yra efektyvesnis ištekliams, palyginti su tradiciniais modeliais, kurie naudoja visus parametrus kiekvienai užduotims [1] [2].Kelių galvos latentinis dėmesys (MLA)
Modelis apima kelių galvučių latentinį dėmesį (MLA), kuris pagerina jo sugebėjimą suprasti kontekstą, leisdamas kelis dėmesio galvutes vienu metu sutelkti dėmesį į skirtingas įvesties dalis. Tai prieštarauja daugeliui LLM, kuriuose naudojami standartiniai dėmesio mechanizmai, galimai apriboti jų kontekstinį supratimą ir atlikimą atliekant sudėtingas užduotis [1] [3].Pagalbinis apkrovos balansavimas be nuostolių
„Deepseek-V3“ pristato pagalbinę apkrovos balansavimo strategiją be nuostolių, kurie sušvelnina našumo degradaciją, dažnai susijusią su tradiciniais apkrovos balansavimo metodais MOE modeliuose. Ši naujovė užtikrina, kad modelis išliks efektyvus neprarandant tikslumo, tai yra reikšmingas pagerėjimas, palyginti su kitais modeliais, kurie priklauso nuo pagalbinių nuostolių [1] [7].Kelių mokinių prognozė
Kita pastebima savybė yra jo daugialypės prognozavimo (MTP) galimybė. Tai leidžia „Deepseeek-V3“ numatyti kelis žetonus iš eilės treniruotės metu, padidindamas treniruočių efektyvumą ir išvadų greitį. Daugelis esamų LLM paprastai prognozuoja vieną prieigos raktą vienu metu, kuris gali sulėtinti apdorojimą ir sumažinti bendrą našumą [1] [4].Išsami mokymo duomenys
„Deepseek-V3“ buvo apmokytas 14,8 trilijono žetonų, suteikiant jam didžiulę žinių bazę, kuri padidina jo universalumą įvairiose srityse, įskaitant kodavimą, matematiką ir samprotavimo užduotis. Šis platus treniruočių rinkinys leidžia pasiekti aukštesnę našumo metriką, palyginti su kitais modeliais, tokiais kaip GPT-4 ir Claude Sonnet 3.5, konkrečiuose etalonuose [2] [5].atvirojo kodo prieinamumas
Skirtingai nuo daugelio pirmaujančių LLM, kurie yra patentuoti, „Deepseek-V3“ yra 100% atvirojo kodo. Šis prieinamumas ne tik skatina bendruomenės bendradarbiavimą, bet ir leidžia platesniam eksperimentavimui ir pritaikymui įvairiose programose, išskiriant jį iš konkurentų, kurie riboja prieigą prie jų modelių [2] [4].konteksto ilgis
„Deepseek-V3“ palaiko įspūdingą 128K žetonų kontekstinį langą, leidžiantį jam efektyviai apdoroti ir suprasti ilgus dokumentus. Ši galimybė pranoksta daugelį esamų modelių, kurie paprastai turi trumpesnį konteksto ilgį, taip pagerindamas savo naudą atliekant užduotis, kurioms reikalingas didelis kontekstinis supratimas [3] [5].Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek-V3“ unikalios architektūros ypatybės, efektyvus išteklių naudojimas naudojant MOE, pažangias dėmesio mechanizmas, novatoriškos apkrovos balansavimo strategijos, išsamūs mokymo duomenys, atvirojo kodo pobūdis ir ilgos konteksto galimybės. Kaip pagrindinį varžovą tarp didelių kalbų modelių, esančių dideliuose kalbų modeliuose į didelius kalbos modelius į AI kraštovaizdis.
Citatos:[1] https://adaci.org/deepseek-v3-oxplied-optimizing-fefictity-and-cale/
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-talking-out
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-reed-to-know-out-outhis-new-llm-in-on-oon-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/comparling-deepseek-r1-openai-o1- which-ai-model-comes out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en