DeepSeek-V3 แยกแยะตัวเองจากรูปแบบภาษาขนาดใหญ่อื่น ๆ (LLMS) ผ่านคุณสมบัติที่เป็นนวัตกรรมและความก้าวหน้าทางสถาปัตยกรรม นี่คือความแตกต่างที่สำคัญ:
สถาปัตยกรรมผสมของ Experts
Deepseek-V3 ใช้สถาปัตยกรรมผสมของ Experts (MOE) ซึ่งช่วยให้สามารถเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ 671 พันล้านพารามิเตอร์โดยเฉพาะ 37 พันล้านต่อโทเค็นในแต่ละงาน การเปิดใช้งานการเลือกนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณในขณะที่รักษาประสิทธิภาพสูงทำให้ประหยัดทรัพยากรได้มากขึ้นเมื่อเทียบกับแบบจำลองดั้งเดิมที่ใช้พารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับทุกงาน [1] [2]ความสนใจแฝงหลายหัว (MLA)
แบบจำลองนี้รวมเอาความสนใจแฝงหลายหัว (MLA) ซึ่งปรับปรุงความสามารถในการทำความเข้าใจบริบทโดยการอนุญาตให้หัวความสนใจหลายหัวมุ่งเน้นไปที่ส่วนต่าง ๆ ของอินพุตพร้อมกัน สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับ LLMs จำนวนมากที่ใช้กลไกความสนใจมาตรฐานซึ่งอาจจำกัดความเข้าใจตามบริบทและประสิทธิภาพในงานที่ซับซ้อน [1] [3]บาลาน
Deepseek-V3 แนะนำกลยุทธ์การปรับสมดุลการโหลดแบบปราศจากการสูญเสียซึ่งช่วยลดการลดลงของประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับวิธีการปรับสมดุลโหลดแบบดั้งเดิมในโมเดล MOE นวัตกรรมนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองนี้ยังคงมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเสียสละความแม่นยำซึ่งเป็นการปรับปรุงที่สำคัญกว่ารุ่นอื่น ๆ ที่ต้องอาศัยการสูญเสียเสริม [1] [7]การทำนายแบบหลายท็อป
คุณสมบัติที่โดดเด่นอีกประการหนึ่งคือความสามารถในการทำนายแบบมัลติเทน (MTP) สิ่งนี้ช่วยให้ Deepseek-V3 สามารถทำนายโทเค็นหลายตัวตามลำดับระหว่างการฝึกอบรมเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมและความเร็วในการอนุมาน LLM ที่มีอยู่จำนวนมากมักจะทำนายโทเค็นทีละโทซึ่งสามารถชะลอการประมวลผลและลดประสิทธิภาพโดยรวม [1] [4]ข้อมูลการฝึกอบรมที่กว้างขวาง
Deepseek-V3 ได้รับการฝึกฝนใน 14.8 ล้านล้านโทเค็นให้ฐานความรู้มากมายที่ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้งานที่หลากหลายในโดเมนต่าง ๆ รวมถึงการเข้ารหัสคณิตศาสตร์และงานการใช้เหตุผล ชุดการฝึกอบรมที่กว้างขวางนี้ช่วยให้สามารถบรรลุการวัดประสิทธิภาพที่เหนือกว่าเมื่อเทียบกับรุ่นอื่น ๆ เช่น GPT-4 และ Claude Sonnet 3.5 ในเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะ [2] [5]การเข้าถึงโอเพนซอร์ซ
ซึ่งแตกต่างจาก LLM ชั้นนำมากมายที่เป็นกรรมสิทธิ์ Deepseek-V3 คือโอเพ่นซอร์ส 100% การเข้าถึงนี้ไม่เพียง แต่ส่งเสริมการทำงานร่วมกันของชุมชนเท่านั้น แต่ยังช่วยให้การทดลองและการปรับตัวในวงกว้างขึ้นในแอพพลิเคชั่นต่าง ๆ โดยตั้งนอกเหนือจากคู่แข่งที่ จำกัด การเข้าถึงแบบจำลองของพวกเขา [2] [4]ความยาวบริบท
Deepseek-V3 รองรับหน้าต่างบริบทที่น่าประทับใจของโทเค็น 128K ทำให้สามารถประมวลผลและทำความเข้าใจเอกสารที่มีความยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถนี้เกินกว่ารุ่นที่มีอยู่จำนวนมากซึ่งโดยทั่วไปจะมีความยาวบริบทที่สั้นกว่าดังนั้นจึงปรับปรุงยูทิลิตี้สำหรับงานที่ต้องรับรู้บริบทอย่างกว้างขวาง [3] [5]โดยสรุปคุณสมบัติทางสถาปัตยกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ของ Deepseek-V3 การใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพผ่าน MOE กลไกความสนใจขั้นสูงกลยุทธ์การปรับสมดุลการโหลดนวัตกรรมข้อมูลการฝึกอบรมที่กว้างขวางธรรมชาติโอเพนซอร์ซและความสามารถในการบริบทที่ยาวนาน ภูมิทัศน์ AI
การอ้างอิง:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimizing-efficience-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-his-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-hich-ai-model-comes-out-out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en