ما هي الاختلافات الرئيسية بين Deepseek-V3 و Deepseek-V2

الاختلافات الرئيسية

1. الهندسة المعمارية والمعلمات
-يتميز Deepseek-V3 بنية مزيج من الخبراء (MOE) مع ما مجموعه 671 مليار معلمة ، وتنشيط 37 مليار فقط لكل رمز. يعمل هذا التصميم على تحسين استخدام الموارد مع الحفاظ على الأداء العالي [1] [3].
- على النقيض من ذلك ، استخدم Deepseek-V2 أيضًا إطار عمل MOE ولكن مع وجود عدد أقل من المعلمات واستراتيجيات موازنة التحميل الأقل كفاءة ، مما يؤدي إلى ارتفاع التواصل أثناء التدريب [2].

2. تحميل الابتكارات الموازنة
-توظف Deepseek-V3 استراتيجية موازنة تحميل خالية من الخسارة ، والتي تعمل على تحسين الأداء النموذجي دون العيوب التقليدية المرتبطة بموازنة التحميل في بنيات MOE. يضمن هذا الابتكار معالجة جميع الرموز المميزة بكفاءة خلال كل من التدريب والاستدلال ، مما يلغي انخفاض الرمز المميز [5] [7].
- تتطلب Deepseek-V2 آليات الخسارة المساعدة التي يمكن أن تحلل الأداء بسبب زيادة تكاليف الاتصال [2].

3. التنبؤ متعدد السنتين
-إن إدخال هدف تنبؤ متعدد المواليد في DeepSeek-V3 يعزز كل من كفاءة التدريب وقدرات الاستدلال. يسمح هذا للنموذج بالتنبؤ برموز متعددة في وقت واحد ، مما يزيد من أوقات المعالجة بشكل كبير وتحسين الدقة [1] [4].
- لم تدمج Deepseek-V2 هذه الميزة ، والتي حدت من كفاءتها خلال مهام الاستدلال [2].

4. كفاءة التدريب
-تعتبر عملية التدريب في Deepseek-V3 فعالة بشكل ملحوظ ، والتي تتطلب فقط 2.788 مليون ساعة GPU ، وهو ما يمثل انخفاضًا كبيرًا مقارنة بمتطلبات التدريب في Deepseek-V2. يتم تحقيق هذه الكفاءة من خلال تقنيات الدقة المختلطة المتقدمة (FP8) وأطر التدريب المحسنة [1] [5].
- كانت منهجية التدريب لـ Deepseek-V2 أقل تحسينًا ، مما أدى إلى استهلاك الموارد الأعلى لمهام مماثلة [2].

5. معايير الأداء
-من حيث الأداء ، حقق Deepseek-V3 نتائج أحدث من خلال المعايير المختلفة ، بما في ذلك مهام التفكير والترميز الرياضي ، مع درجات مثل 87.1 ٪ على MMLU و 87.5 ٪ على BBH ** [1] [3] ].
- في حين قدم Deepseek-V2 مساهمات كبيرة في نمذجة اللغة ، لم تكن مقاييس أدائها تنافسية مثل تلك الخاصة بـ V3 [2].

باختصار ، يمثل Deepseek-V3 ترقية كبيرة على Deepseek-V2 من خلال الهندسة المعمارية المحسّنة ، وتقنيات موازنة التحميل المبتكرة ، وتحسين كفاءة التدريب ، والأداء الفائق عبر معايير متعددة. هذه التطورات تضع Deepseek-V3 كخيار رئيسي في مجال نماذج اللغة الكبيرة.