Deepseek-V3 eristab end muudest suurtest keelemudelitest (LLM-idest) mitme uuendusliku funktsiooni ja arhitektuuriliste edusammude kaudu. Siin on peamised erinevused:
Expertsi segu arhitektuur
Deepseek-V3 kasutab ekspertide segu (MOE) arhitektuuri, mis võimaldab tal aktiveerida ainult oma 671 miljardi parameetri alamhulga, täpsemalt 37 miljardit sümboolika iga ülesande ajal. See valikuline aktiveerimine suurendab arvutuslikku efektiivsust, säilitades samal ajal suure jõudluse, muutes selle ressurssideefektiivsemaks võrreldes traditsiooniliste mudelitega, mis kasutavad kõiki parameetreid iga ülesande jaoks [1] [2].Mitmepeaga varjatud tähelepanu (MLA)
Mudel hõlmab mitmepeaga varjatud tähelepanu (MLA), mis parandab selle võimet mõista konteksti, võimaldades mitmel tähelepanupealsel keskenduda sisendi erinevatele osadele samaaegselt. See vastandub paljudele LLM -dele, mis kasutavad standardseid tähelepanu mehhanisme, piirates nende kontekstilist mõistmist ja jõudlust keerukates ülesannetes [1] [3].Lisakaotusevaba koormuse tasakaalustamine
Deepseek-V3 tutvustab abistava kaotuseta koormuse tasakaalustamise strateegiat, mis leevendab jõudluse halvenemist, mis on sageli seotud traditsiooniliste koormuste tasakaalustamise meetoditega MOE mudelites. See uuendus tagab, et mudel püsib tõhusaks ilma täpsust ohverdamata, mis on oluline paranemine teiste mudelitega, mis tuginevad lisakaotustele [1] [7].Mitmetugev ennustus
Veel üks tähelepanuväärne omadus on selle mitmekontrolli ennustus (MTP) võime. See võimaldab Deepseek-V3-l ennustada treenimise ajal mitut žetooni järjestuses, suurendades nii treenimise tõhusust kui ka järelduste kiirust. Paljud olemasolevad LLM -id ennustavad tavaliselt ühte märki korraga, mis võib töötlemist aeglustada ja vähendada üldist jõudlust [1] [4].ulatuslikud koolitusandmed
Deepseek-V3 on koolitatud 14,8 triljonit žetooni, pakkudes sellele tohutut teadmistebaasi, mis suurendab selle mitmekülgsust erinevates domeenides, sealhulgas kodeerimise, matemaatika ja arutluskäikudega. See ulatuslik treeningkomplekt võimaldab sellel saavutada paremaid jõudlusmõõdikuid võrreldes teiste mudelitega nagu GPT-4 ja Claude Sonnet 3.5 konkreetsetes võrdlusalustes [2] [5].Avatud lähtekoodiga juurdepääsetavus
Erinevalt paljudest juhtivatest LLMidest, mis on patenteeritud, on Deepseek-V3 100% avatud lähtekoodiga. See juurdepääsetavus mitte ainult ei soodusta kogukonna koostööd, vaid võimaldab ka laiemat katsetamist ja kohanemist erinevates rakendustes, eristades seda konkurentidest, mis piiravad juurdepääsu nende mudelitele [2] [4].Konteksti pikkus
Deepseek-V3 toetab muljetavaldavat konteksti akent 128K žetoonidega, võimaldades sellel tõhusalt töödelda ja mõista. See võime ületab paljusid olemasolevaid mudeleid, millel on tavaliselt lühem kontekstipikkus, parandades sellega ulatuslikku kontekstuaalset teadlikkust vajavate ülesannete kasulikkust [3] [5].Kokkuvõtlikult võib öelda, et Deepseek-V3 ainulaadsed arhitektuurilised omadused, tõhusad ressursside kasutamine MOE kaudu, täiustatud tähelepanu mehhanismid, uuenduslikud koormuse tasakaalustamise strateegiad, ulatuslikud treeningandmed, avatud lähtekoodiga olemus ja pika konteksti võimalused positsioneerivad seda juhtivaks kandidaadiks suurte keelemudelite hulgas AI maastik.
Tsitaadid:]
]
[3] https://deepseekv3.org
]
[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
]
[9] https://www.deepseekv3.com/en