Wat zijn de belangrijkste verschillen tussen Deepseek-V3 en Deepseek-V2

Belangrijkste verschillen

1. Architectuur en parameters
-DeepSeek-V3 heeft een mix-van-experts (MOE) architectuur met in totaal 671 miljard parameters, die slechts 37 miljard per token activeren. Dit ontwerp optimaliseert het gebruik van hulpbronnen met behoud van hoge prestaties [1] [3].
- Daarentegen gebruikte DeepSeek-V2 ook een MOE-framework, maar met minder parameters en minder efficiënte strategieën voor het afnemen van belastingen, wat leidt tot hogere communicatie-overhead tijdens de training [2].

2. Laad Balancing Innovations
-Deepseek-V3 maakt gebruik van een hulpverliesvrije strategie zonder verlies, die de modelprestaties verbetert zonder de traditionele nadelen geassocieerd met load-balancing in MOE-architecturen. Deze innovatie zorgt ervoor dat alle tokens efficiënt worden verwerkt tijdens zowel training als inferentie, waardoor het dalen van token wordt geëlimineerd [5] [7].
- Deepseek-V2 vereiste hulpverliesmechanismen die de prestaties konden afbreken als gevolg van verhoogde communicatiekosten [2].

3. Multi-token voorspelling
-De introductie van een multi-token voorspellingsdoelstelling in Deepseek-V3 verbetert zowel trainingsefficiëntie als inferentiemogelijkheden. Hierdoor kan het model meerdere tokens tegelijkertijd voorspellen, de verwerkingstijden aanzienlijk versnellen en de nauwkeurigheid verbeteren [1] [4].
- Deepseek-V2 heeft deze functie niet opgenomen, die de efficiëntie ervan tijdens inferentietaken beperkte [2].

4. Trainingsefficiëntie
-Het trainingsproces van DeepSeek-V3 is met name efficiënt en vereist slechts 2,788 miljoen GPU-uren, wat een aanzienlijke reductie is in vergelijking met de trainingseisen van Deepseek-V2. Deze efficiëntie wordt bereikt door geavanceerde gemengde precisietechnieken (FP8) en geoptimaliseerde trainingskaders [1] [5].
- De trainingsmethode van Deepseek-V2 was minder geoptimaliseerd, wat resulteerde in een hoger verbruik van hulpbronnen voor vergelijkbare taken [2].

5. Prestatiebenchmarks
-In termen van prestaties heeft Deepseek-V3 state-of-the-art resultaten behaald in verschillende benchmarks, waaronder wiskundige redenering en coderingstaken, met scores zoals 87,1% op MMLU en 87,5% op BBH ** [1] [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [3 [ ].
- Terwijl Deepseek-V2 belangrijke bijdragen leverde aan taalmodellering, waren de prestatiestatistieken niet zo competitief als die van V3 [2].

Samenvattend vertegenwoordigt DeepSeek-V3 een substantiële upgrade over DeepSeek-V2 door verbeterde architectuur, innovatieve technieken voor load balancing, verbeterde trainingsefficiëntie en superieure prestaties in meerdere benchmarks. Deze vorderingen positioneren Deepseek-V3 als een leidende keuze op het gebied van grote taalmodellen.