Jaké jsou hlavní rozdíly mezi Deepseek-V3 a Deepseek-V2

Klíčové rozdíly

1. Architektura a parametry
-DeepSeek-V3 má architekturu směsi expertů (MOE) s celkem 671 miliardami parametrů, což aktivuje pouze 37 miliard na token. Tento návrh optimalizuje využití zdrojů při zachování vysokého výkonu [1] [3].
- Naproti tomu DeepSeek-V2 také využíval rámec MOE, ale s menším počtem parametrů a méně účinných strategií vyrovnávání zátěže, což během tréninku vedlo k vyšší komunikační režii [2].

2. Inovace vyrovnávání zátěže
-DeepSeek-V3 využívá strategii vyrovnávání zátěže bez pomocné ztráty, která zlepšuje výkon modelu bez tradičních nevýhod spojených s vyrovnáváním zátěže v architekturách MOE. Tato inovace zajišťuje, že všechny žetony jsou zpracovávány efektivně během tréninku i odvození, což eliminuje klesání tokenu [5] [7].
- DeepSeek-V2 vyžadoval mechanismy pomocných ztrát, které by mohly snížit výkon v důsledku zvýšených nákladů na komunikaci [2].

3. Více-token předpověď
-Zavedení cíle predikce s více tóny v Deepseek-V3 zvyšuje schopnosti efektivity tréninku i inference. To umožňuje modelu předpovídat více tokenů současně, což výrazně urychluje doby zpracování a zlepšuje přesnost [1] [4].
- DeepSeek-V2 tento rys nezačal, který omezil jeho účinnost během inferenčních úkolů [2].

4. Efektivita školení
-Proces tréninku DeepSeek-V3 je zvláště účinný a vyžaduje pouze 2,788 milionu hodin GPU, což je významné snížení ve srovnání s požadavky na školení Deepseek-V2. Tato účinnost je dosažena prostřednictvím pokročilých technik smíšených přesností (FP8) a optimalizovaných tréninkových rámců [1] [5].
- Metodika tréninku DeepSeek-V2 byla méně optimalizovaná, což vedlo k vyšší spotřebě zdrojů pro podobné úkoly [2].

5. Performance Benchmarks
-Pokud jde o výkon, DeepSeek-V3 dosáhl nejmodernějších výsledků v různých benchmarcích, včetně matematických důvodů a kódovacích úkolů, se skóre, jako je 87,1% na MMLU a 87,5% na BBH ** [1] [3 ].
- Zatímco DeepSeek-V2 významně přispěl k modelování jazyka, její metriky výkonu nebyly tak konkurenceschopné jako metry V3 [2].

Stručně řečeno, DeepSeek-V3 představuje podstatnou upgrade oproti Deepseek-V2 prostřednictvím rozšířené architektury, inovativních technik vyrovnávání zátěže, zlepšenou účinností tréninku a vynikajícím výkonem napříč několika benchmarky. Tato pokrok umístí Deepseek-V3 jako hlavní volbu v oblasti velkých jazykových modelů.