Deepseek-V3 sa odlišuje od iných modelov veľkých jazykov (LLM) prostredníctvom niekoľkých inovatívnych funkcií a architektonických pokrokov. Tu sú kľúčové rozdiely:
Architektúra zmesi expertov
Deepseek-V3 používa architektúru zmesi expertov (MOE), ktorá jej umožňuje aktivovať iba podskupinu svojich 671 miliárd parametrov, konkrétne 37 miliárd na token počas každej úlohy. Táto selektívna aktivácia zvyšuje výpočtovú efektívnosť pri zachovaní vysokého výkonu, vďaka čomu je efektívnejšia v porovnaní s tradičnými modelmi, ktoré využívajú všetky parametre pre každú úlohu [1] [2].Multi-Head Latent Avven (MLA)
Model obsahuje viacnásobnú latentnú pozornosť (MLA), ktorá zlepšuje jeho schopnosť porozumieť kontextu tým, že umožňuje viacerým hlavičkám pozornosti sústrediť sa na rôzne časti vstupu súčasne. To je v rozpore s mnohými LLM, ktoré používajú štandardné mechanizmy pozornosti, čo potenciálne obmedzuje ich kontextové porozumenie a výkon zložitých úloh [1] [3].Pomocné vyváženie záťaže bez straty
DeepSEEK-V3 predstavuje stratégiu vyrovnávania záťaže bez pomocného strát, ktorá zmierňuje degradáciu výkonu často spojenú s tradičnými metódami vyrovnávania záťaže v modeloch MOE. Táto inovácia zaisťuje, že model zostáva efektívny bez obetovania presnosti, čo je významné zlepšenie oproti ostatným modelom, ktoré sa spoliehajú na pomocné straty [1] [7].Multi-Token predpoveď
Ďalšou pozoruhodnou vlastnosťou je jej schopnosti predikcie viacerých tokov (MTP). To umožňuje Deepseek-V3 predpovedať viaceré tokeny v poradí počas tréningu, čím sa zvýši účinnosť tréningu aj rýchlosť inferencie. Mnoho existujúcich LLM zvyčajne predpovedá jeden token naraz, ktorý môže spomaliť spracovanie a znížiť celkový výkon [1] [4].Rozsiahle údaje o školení
Deepseek-V3 bol vyškolený na 14,8 bilióna tokenov, čo mu poskytuje rozsiahlu znalostnú základňu, ktorá zvyšuje jeho univerzálnosť v rôznych doménach vrátane kódovania, matematiky a uvažovania úloh. Tento rozsiahly tréningový súbor jej umožňuje dosiahnuť vynikajúce metriky výkonnosti v porovnaní s inými modelmi ako GPT-4 a Claude Sonnet 3.5 v konkrétnych referenčných hodnotách [2] [5].Open-Source Prístupnosť
Na rozdiel od mnohých popredných LLM, ktoré sú proprietárne, je Deepseek-V3 100% open source. Táto dostupnosť nielen podporuje spoluprácu v komunite, ale umožňuje aj širšie experimenty a adaptáciu v rôznych aplikáciách, čím sa odlišuje od konkurentov, ktorí obmedzujú prístup k svojim modelom [2] [4].Dĺžka kontextu
DeepSEEK-V3 podporuje pôsobivé kontextové okno so žetónmi 128 000, čo mu umožňuje efektívne spracovať a porozumieť dlhým dokumentom. Táto schopnosť prevyšuje mnoho existujúcich modelov, ktoré majú zvyčajne kratšie dĺžky kontextu, čím sa zlepšuje jeho užitočnosť pre úlohy, ktoré si vyžadujú rozsiahle kontextové povedomie [3] [5].Stručne povedané, jedinečné architektonické vlastnosti spoločnosti Deepseek-V3, efektívne využitie zdrojov prostredníctvom MOE, pokročilé mechanizmy pozornosti, inovatívne stratégie vyváženia záťaže, rozsiahle údaje o výcviku, open-source povaha a dlhé kontextové schopnosti ho umiestnia ako popredný súper Krajina AI.
Citácie:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimization-efficiention-and-scale/
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones--alking-about
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-eed-to-know-about-about-tis-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-ouces-ouces-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en