DeepSeek-V3 відрізняється від інших великих мовних моделей (LLM) через кілька інноваційних особливостей та архітектурних прогресів. Ось ключові відмінності:
суміш-експерт архітектури
DeepSeek-V3 використовує архітектуру суміші експертів (МОЕ), яка дозволяє їй активувати лише підмножину своїх 671 мільярдів параметрів, зокрема, 37 мільярдів за маркер під час кожного завдання. Ця селективна активація підвищує ефективність обчислень, зберігаючи високу продуктивність, роблячи її більш ефективною ресурсами порівняно з традиційними моделями, які використовують усі параметри для кожного завдання [1] [2].Мульти-голова латентна увага (MLA)
Модель включає в себе багатоголівну латентну увагу (MLA), що покращує його здатність розуміти контекст, дозволяючи одночасно орієнтуватися на різноманітні голови уваги на різних частинах введення. Це контрастує з багатьма LLM, які використовують стандартні механізми уваги, потенційно обмежуючи їх контекстне розуміння та виконання складних завдань [1] [3].Балансування навантаження без допомоги
DeepSeek-V3 вводить стратегію збалансування навантаження, що не містить втрати, яка пом'якшує деградацію продуктивності, яка часто пов'язана з традиційними методами балансування навантаження в моделях МО. Ця інновація гарантує, що модель залишається ефективною, не жертвуючи точності, значним вдосконаленням щодо інших моделей, які покладаються на допоміжні втрати [1] [7].Багатопоточне прогнозування
Ще однією помітною особливістю є його багатопідроблене прогнозування (MTP). Це дозволяє DeepSeek-V3 передбачити кілька жетонів у послідовності під час тренувань, підвищуючи як ефективність тренувань, так і швидкість виводу. Багато існуючих LLM, як правило, прогнозують один знак за один раз, що може уповільнити обробку та знизити загальну продуктивність [1] [4].Обширні дані про навчання
DeepSeek-V3 пройшов навчання на 14,8 трлн жетонів, забезпечуючи його величезною базою знань, що підвищує його універсальність у різних областях, включаючи кодування, математику та завдання міркувань. Цей широкий навчальний набір дозволяє йому досягти чудових показників продуктивності порівняно з іншими моделями, такими як GPT-4 та Claude Sonnet 3.5 у конкретних орієнтирах [2] [5].доступність
На відміну від багатьох провідних LLM, які є власними, DeepSeek-V3-100% відкритим кодом. Ця доступність не тільки сприяє співпраці громади, але й дозволяє проводити більш широкі експерименти та адаптацію в різних додатках, виділяючи її від конкурентів, які обмежують доступ до своїх моделей [2] [4].Довжина контексту
DeepSeek-V3 підтримує вражаюче контекстне вікно з 128 тис. Жетонів, що дозволяє йому ефективно обробляти та розуміти довгі документи. Ця здатність перевершує багато існуючих моделей, які, як правило, мають коротшу тривалість контексту, тим самим покращуючи його корисність для завдань, що потребують широкої контекстної обізнаності [3] [5].Підсумовуючи, унікальні архітектурні особливості DeepSeek-V3, ефективне використання ресурсів за допомогою МО, вдосконалених механізмів уваги, інноваційні стратегії балансування навантаження, широкі дані про навчання, природу відкритого коду та тривалі можливості контексту позиціонують це як провідного претендента серед великих мовних моделей у AI пейзаж.
Цитати:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimization-eficsificy-and-scale/
[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-know-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