DeepSeek-V3 tự phân biệt với các mô hình ngôn ngữ lớn khác (LLM) thông qua một số tính năng sáng tạo và tiến bộ kiến trúc. Đây là những khác biệt chính:
Kiến trúc hỗn hợp của các chuyên gia
DeepSeek-V3 sử dụng kiến trúc hỗn hợp (MOE), cho phép nó chỉ kích hoạt một tập hợp con gồm 671 tỷ tham số của nó, cụ thể là 37 tỷ mỗi mã thông báo trong mỗi nhiệm vụ. Kích hoạt chọn lọc này tăng cường hiệu quả tính toán trong khi duy trì hiệu suất cao, làm cho nó hiệu quả hơn so với các mô hình truyền thống sử dụng tất cả các tham số cho mọi nhiệm vụ [1] [2].Sự chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA)
Mô hình kết hợp sự chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA), giúp cải thiện khả năng hiểu bối cảnh của nó bằng cách cho phép nhiều đầu chú ý tập trung vào các phần khác nhau của đầu vào đồng thời. Điều này tương phản với nhiều LLM sử dụng các cơ chế chú ý tiêu chuẩn, có khả năng hạn chế sự hiểu biết và hiệu suất theo ngữ cảnh của chúng đối với các nhiệm vụ phức tạp [1] [3].Cân bằng tải không mất phụ trợ
Deepseek-V3 giới thiệu một chiến lược cân bằng tải không mất phụ trợ, làm giảm bớt sự suy giảm hiệu suất thường liên quan đến các phương pháp cân bằng tải truyền thống trong các mô hình MOE. Sự đổi mới này đảm bảo rằng mô hình vẫn hiệu quả mà không làm giảm độ chính xác, một sự cải thiện đáng kể so với các mô hình khác dựa vào tổn thất phụ trợ [1] [7].Dự đoán đa điểm
Một tính năng đáng chú ý khác là khả năng dự đoán đa điểm (MTP) của nó. Điều này cho phép Deepseek-V3 dự đoán nhiều mã thông báo theo trình tự trong quá trình đào tạo, nâng cao cả hiệu quả đào tạo và tốc độ suy luận. Nhiều LLM hiện có thường dự đoán một mã thông báo cùng một lúc, có thể làm chậm quá trình xử lý và giảm hiệu suất tổng thể [1] [4].Dữ liệu đào tạo rộng rãi
Deepseek-V3 đã được đào tạo trên các mã thông báo 14,8 nghìn tỷ, cung cấp cho nó một cơ sở kiến thức rộng lớn giúp tăng cường tính linh hoạt của nó trên các lĩnh vực khác nhau, bao gồm mã hóa, toán học và các nhiệm vụ lý luận. Bộ đào tạo rộng rãi này cho phép nó đạt được các số liệu hiệu suất vượt trội so với các mô hình khác như GPT-4 và Claude Sonnet 3.5 trong các điểm chuẩn cụ thể [2] [5].Khả năng truy cập nguồn mở
Không giống như nhiều LLM hàng đầu là độc quyền, DeepSeek-V3 là nguồn mở 100%. Khả năng tiếp cận này không chỉ thúc đẩy sự hợp tác cộng đồng mà còn cho phép thử nghiệm và thích ứng rộng hơn trong các ứng dụng khác nhau, tạo nên sự khác biệt với các đối thủ cạnh tranh hạn chế quyền truy cập vào các mô hình của họ [2] [4].Độ dài bối cảnh
Deepseek-V3 hỗ trợ một cửa sổ bối cảnh ấn tượng là 128k mã thông báo, cho phép nó xử lý và hiểu các tài liệu dài một cách hiệu quả. Khả năng này vượt qua nhiều mô hình hiện có thường có độ dài ngữ cảnh ngắn hơn, do đó cải thiện tiện ích cho các tác vụ đòi hỏi nhận thức theo ngữ cảnh rộng rãi [3] [5].Tóm lại, các tính năng kiến trúc độc đáo của Deepseek-V3, sử dụng tài nguyên hiệu quả thông qua MOE, cơ chế chú ý nâng cao, chiến lược cân bằng tải sáng tạo, dữ liệu đào tạo rộng rãi, bản chất nguồn mở và khả năng bối cảnh dài là một ứng cử viên hàng đầu trong số các mô hình ngôn ngữ lớn trong Phong cảnh AI.
Trích dẫn:.
[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
|@.
|@.