Deepseek-V3, çeşitli yenilikçi özellikler ve mimari gelişmelerle kendisini diğer büyük dil modellerinden (LLMS) ayırır. İşte temel farklılıklar:
Experts Mimarisi karışımı
Deepseek-V3, her görev sırasında özellikle 671 milyar parametresinin sadece bir alt kümesini etkinleştirmesine izin veren bir Experts (MOE) karışımı (MOE) mimarisi kullanır. Bu seçici aktivasyon, yüksek performansı korurken hesaplama verimliliğini artırır, bu da her görev için tüm parametreleri kullanan geleneksel modellere kıyasla daha kaynak açısından verimli hale getirir [1] [2].Çok Başlı Gizli Dikkat (MLA)
Model, birden fazla dikkat kafasının girişin farklı kısımlarına aynı anda odaklanmasına izin vererek bağlamı anlama yeteneğini geliştiren çok başlı Gizli Dikkat (MLA) içerir. Bu, standart dikkat mekanizmaları kullanan ve potansiyel olarak bağlamsal anlayışlarını ve performanslarını karmaşık görevler üzerindeki sınırlayan birçok LLM ile tezat oluşturur [1] [3].Yardımcı-Loss-Free yük dengeleme
Deepseek-V3, MOE modellerindeki geleneksel yük dengeleme yöntemleriyle ilişkili performans bozulmasını azaltan yardımcı kaybeden olmayan yük dengeleme stratejisi sunar. Bu yenilik, modelin doğruluktan ödün vermeden etkili kalmasını sağlar, bu da yardımcı kayıplara dayanan diğer modellerde önemli bir iyileşme [1] [7].Çoklu Tahrik Tahmin
Bir diğer dikkate değer özellik, çoklu eğimli tahmin (MTP) yeteneğidir. Bu, Deepseek-V3'ün eğitim sırasında çoklu jetonları sırayla tahmin etmesini sağlar ve hem eğitim verimliliğini hem de çıkarım hızını artırır. Mevcut birçok LLM tipik olarak bir seferde bir jeton öngörür, bu da işlemeyi yavaşlatabilir ve genel performansı azaltabilir [1] [4].Kapsamlı Eğitim Verileri
Deepseek-V3, 14.8 trilyon jeton üzerinde eğitildi ve kodlama, matematik ve akıl yürütme görevleri de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda çok yönlülüğünü artıran geniş bir bilgi tabanı sağladı. Bu kapsamlı eğitim seti, belirli kriterlerde GPT-4 ve Claude Sonnet 3.5 gibi diğer modellere kıyasla üstün performans metrikleri elde etmesini sağlar [2] [5].Açık kaynaklı erişilebilirlik
Tescilli olan birçok önde gelen LLM'nin aksine, Deepseek-V3% 100 açık kaynaktır. Bu erişilebilirlik sadece topluluk işbirliğini teşvik etmekle kalmaz, aynı zamanda çeşitli uygulamalarda daha geniş deneylere ve adaptasyona izin verir, bu da modellerine erişimi kısıtlayan rakiplerden ayırır [2] [4].Bağlam Uzunluğu
Deepseek-V3, 128k jetonların etkileyici bir bağlam penceresini destekleyerek uzun belgeleri etkili bir şekilde işlemesini ve anlamasını sağlar. Bu yetenek, tipik olarak daha kısa bağlam uzunluklarına sahip birçok mevcut modeli aşar, böylece kapsamlı bağlamsal farkındalık gerektiren görevler için faydasını geliştirir [3] [5].Özetle, Deepseek-V3'ün benzersiz mimari özellikleri, MOE aracılığıyla verimli kaynak kullanımı, gelişmiş dikkat mekanizmaları, yenilikçi yük dengeleme stratejileri, kapsamlı eğitim verileri, açık kaynaklı doğa ve uzun bağlam yetenekleri, bunu büyük dil modelleri arasında lider bir rakip olarak konumlandırıyor AI manzarası.
Alıntılar:[1] https://adasci.org/deepseek-v3-splained-optimizizing-fort-and-scale/
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-ebuting-about
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-verything-noou-need-to-wout-about-this-new-lm-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-taepseek-r1-openai-o1-which-a-a-model-comes out-pablo-8wtxf
[9] https://www.deepseekv3.com/en