Deepseek-V3 se razlikuje od drugih velikih jezikovnih modelov (LLM) z več inovativnimi značilnostmi in arhitekturnim napredkom. Tu so ključne razlike:
Arhitektura mešanic izkušenj
Deepseek-V3 uporablja arhitekturo mešanic eksperit (MOE), ki mu omogoča, da med vsako nalogo aktivira le podskupino svojih 671 milijard parametrov, 37 milijard na žeton. Ta selektivna aktivacija povečuje računalniško učinkovitost, hkrati pa ohranja visoko zmogljivost, zaradi česar je bolj učinkovit v primerjavi s tradicionalnimi modeli, ki uporabljajo vse parametre za vsako nalogo [1] [2].Več glava latentna pozornost (MLA)
Model vključuje večkratno latentno pozornost (MLA), kar izboljšuje njegovo sposobnost razumevanja konteksta, saj omogoča več pozornosti, da se hkrati osredotočijo na različne dele vhoda. To je v nasprotju s številnimi LLM, ki uporabljajo standardne mehanizme pozornosti, kar potencialno omejuje njihovo kontekstualno razumevanje in delovanje na zapletenih nalogah [1] [3].Uravnoteženje obremenitve s pomožnim izgubo
Deepseek-V3 uvaja strategijo uravnoteženja obremenitve s pomočjo pomožne izgube, ki ublaži degradacijo zmogljivosti, ki je pogosto povezana s tradicionalnimi metodami uravnoteženja obremenitve v modelih MO. Ta inovacija zagotavlja, da model ostaja učinkovit, ne da bi pri tem žrtvoval natančnost, kar je pomembno izboljšanje v primerjavi z drugimi modeli, ki se opirajo na pomožne izgube [1] [7].Napoved z več tok
Druga pomembna značilnost je njegova večkratna napoved (MTP). To omogoča, da Deepseek-V3 med treningom napoveduje več žetonov v zaporedju, kar izboljšuje učinkovitost treninga in hitrost sklepanja. Številni obstoječi LLM običajno napovedujejo en žeton naenkrat, kar lahko upočasni obdelavo in zmanjša splošno delovanje [1] [4].Obsežni podatki o usposabljanju
Deepseek-V3 je bil usposobljen za 14,8 trilijona žetonov, kar mu zagotavlja ogromno bazo znanja, ki izboljšuje svojo vsestranskost na različnih področjih, vključno s kodiranjem, matematiko in nalogami sklepanja. Ta obsežni usposabljanje omogoča, da doseže vrhunske meritve zmogljivosti v primerjavi z drugimi modeli, kot sta GPT-4 in Claude Sonnet 3.5, pri specifičnih merilih [2] [5].Open-Source Accesship
Za razliko od mnogih vodilnih LLM-jev, ki so lastniški, je Deepseek-V3 100% odprtokodni. Ta dostopnost ne samo spodbuja sodelovanje v skupnosti, ampak omogoča tudi širše eksperimentiranje in prilagajanje v različnih aplikacijah, kar ga loči od konkurentov, ki omejujejo dostop do njihovih modelov [2] [4].Dolžina konteksta
Deepseek-V3 podpira impresivno kontekstno okno 128K žetonov, ki omogoča učinkovito obdelavo in razumevanje dolgih dokumentov. Ta sposobnost presega številne obstoječe modele, ki imajo običajno krajše dolžine konteksta in tako izboljšajo svojo uporabnost za naloge, ki zahtevajo obsežno kontekstualno ozaveščenost [3] [5].Če povzamemo, edinstvene arhitekturne značilnosti Deepseek-V3, učinkovita poraba virov z MOE, naprednimi mehanizmi pozornosti, inovativne strategije uravnoteženja obremenitve, obsežni podatki o usposabljanju, naravo odprte kode in dolge kontekstne zmogljivosti postavljajo kot vodilni kandidat med velikimi jezikovnimi modeli v velikih jezikovnih modelih v AI pokrajina.
Navedbe:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-effice-and-scale/
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-taking-about
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-do-vezna-about-this-new-llm-in-one-flace
[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-aa-model-comces-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en