A DeepSeek-V3 megkülönbözteti magát a többi nagy nyelvű modelltől (LLM) számos innovatív vonással és építészeti fejlődéssel. Itt vannak a legfontosabb különbségek:
A szakértők keverékének architektúrája
A DeepSeek-V3 szakemberek (MOE) architektúrát alkalmaz, amely lehetővé teszi, hogy csak a 671 milliárd paraméterének csak egy részhalmazát aktiválja, különös tekintettel az egyes feladatok során. Ez a szelektív aktiválás javítja a számítási hatékonyságot, miközben megőrzi a nagy teljesítményt, így erőforrás-hatékonyabbá válik a hagyományos modellekhez képest, amelyek minden feladathoz minden paramétert használnak [1] [2].Multi-fej látens figyelem (MLA)
A modell magában foglalja a többfejű látens figyelmet (MLA), amely javítja a kontextus megértésének képességét azáltal, hogy lehetővé teszi a többszörös figyelem fejének, hogy egyidejűleg a bemenet különböző részeire összpontosítson. Ez ellentétben áll sok olyan LLM -rel, amelyek szokásos figyelemmechanizmusokat használnak, potenciálisan korlátozva kontextusbeli megértésüket és teljesítményüket az összetett feladatokon [1] [3].KIEGÉSZÍTÉS VESZTÉS-mentes terhelés kiegyenlítése
A DeepSeek-V3 bevezet egy kiegészítő veszteség nélküli terheléselosztási stratégiát, amely enyhíti a MOE modellekben a hagyományos terheléselosztási módszerekhez gyakran társított teljesítmény lebomlását. Ez az innováció biztosítja, hogy a modell továbbra is hatékony a pontosság feláldozása nélkül, ami jelentős javulást jelent más modellekkel szemben, amelyek a kiegészítő veszteségekre támaszkodnak [1] [7].Multi-Token előrejelzés
Egy másik figyelemre méltó tulajdonság a multi-token predikciós (MTP) képessége. Ez lehetővé teszi a DeepSeek-V3 számára, hogy több tokent előrejelzhessen az edzés során, javítva mind az edzés hatékonyságát, mind a következtetési sebességet. Számos meglévő LLM általában egy tokent előrejelzhet egyszerre, ami lelassíthatja a feldolgozást és csökkentheti az általános teljesítményt [1] [4].kiterjedt képzési adatok
A DeepSeek-V3-ot 14,8 trillió tokenn képzették, amely hatalmas tudásbázissal rendelkezik, amely javítja annak sokoldalúságát a különböző területeken, ideértve a kódolást, a matematikát és az érvelési feladatokat. Ez a kiterjedt edzőkészlet lehetővé teszi a kiváló teljesítménymutatók elérését más modellekhez képest, mint például a GPT-4 és a Claude Sonnet 3.5 a specifikus referenciaértékekben [2] [5].Nyílt forrású hozzáférhetőség
Sok olyan vezető LLM-rel ellentétben, amelyek védettek, a DeepSeek-V3 100% -ban nyílt forráskódú. Ez az akadálymentesség nemcsak elősegíti a közösségi együttműködést, hanem lehetővé teszi a szélesebb körű kísérleteket és az alkalmazkodást a különféle alkalmazásokban is, és elkülönítve azt a versenytársaktól, amelyek korlátozzák a modellekhez való hozzáférést [2] [4].Kontextus hossza
A DeepSeek-V3 támogatja a 128K token lenyűgöző kontextusablakát, lehetővé téve a hosszú dokumentumok hatékony feldolgozását és megértését. Ez a képesség meghaladja a meglévő modelleket, amelyek általában rövidebb kontextushosszúsággal rendelkeznek, ezáltal javítva annak hasznosságát a kiterjedt kontextuális tudatosságot igénylő feladatokhoz [3] [5].Összefoglalva: a DeepSeek-V3 egyedi építészeti jellemzői, a MOE-n keresztüli hatékony erőforrás-felhasználás, a fejlett figyelem mechanizmusok, az innovatív terheléselosztási stratégiák, a kiterjedt képzési adatok, a nyílt forrású jelleg és a hosszú kontextus képességek vezető versenyzőnek tekintik a nagy nyelvi modellek között a nagy nyelvi modelleket a nagy nyelvi modellek között a nagy nyelvi modellek között a nagy nyelvi modellek között. AI táj.
Idézetek:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explain-optimizing-effication-and-scale/
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-s-the-llm-everyones-beszélgetés-about
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-everythththing-you-need-to-know-bout-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-shich-ai-model-comes-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en