Mitkä ovat tärkeimmät erot DeepSeek-V3: n ja DeepSeek-V2: n välillä

Tärkeimmät erot

1. Arkkitehtuuri ja parametrit
-DeepSek-V3: lla on sekoituskokousarkkitehtuuri, jonka parametri on yhteensä 671 miljardia, aktivoi vain 37 miljardia merkkiä. Tämä malli optimoi resurssien käytön säilyttäen korkean suorituskyvyn [1] [3].
- Sitä vastoin Deepseek-V2 käytti myös MOE-kehystä, mutta siinä oli vähemmän parametreja ja vähemmän tehokkaita kuormitusstrategioita, mikä johtaa korkeampaan viestintäkustannukseen koulutuksen aikana [2].

2. Kuormitus tasapainottaa innovaatioita
-DeepSek-V3 käyttää ylimääräistä tappiotonta kuorman tasapainotusstrategiaa, mikä parantaa mallin suorituskykyä ilman perinteisiä haittoja, jotka liittyvät kuormituksen tasapainottamiseen MOE-arkkitehtuureissa. Tämä innovaatio varmistaa, että kaikki rahakkeet käsitellään tehokkaasti sekä koulutuksen että päätelmien aikana, poistaen tokenin pudotuksen [5] [7].
- DeepSek-V2 vaati apulaisemekanismeja, jotka voivat heikentää suorituskykyä lisääntyneiden viestintäkustannusten vuoksi [2].

3. Moni-sanottu ennuste
-Monikerroksisen ennustetavoitteen käyttöönotto DeepSeek-V3: ssa parantaa sekä koulutustehokkuutta että päätelmäkykyä. Tämän avulla malli voi ennustaa useita rahakkeita samanaikaisesti, nopeuttaa merkittävästi käsittelyaikoja ja parantaa tarkkuutta [1] [4].
- DeepSek-V2 ei sisällyttänyt tätä ominaisuutta, joka rajoitti sen tehokkuutta päätelmätehtävien aikana [2].

4. Koulutustehokkuus
-DeepSek-V3: n koulutusprosessi on erityisen tehokas, mikä vaatii vain 2,788 miljoonaa GPU-tuntia, mikä on merkittävä vähennys verrattuna Deepseek-V2: n koulutusvaatimuksiin. Tämä tehokkuus saavutetaan edistyneillä sekoitetuilla tarkkuustekniikoilla (FP8) ja optimoiduilla harjoituskehyksillä [1] [5].
- Deepseek-V2: n koulutusmenetelmä oli vähemmän optimoitu, mikä johti suurempaan resurssien kulutukseen samanlaisissa tehtävissä [2].

5. Suorituskyvyn vertailuarvot
-Suorituskyvyn suhteen DeepSek-V3 on saavuttanut huipputekniset tulokset eri vertailuarvoilla, mukaan lukien matemaattiset päättely- ja koodaustehtävät, pisteet, kuten 87,1% MMLU: ssa ja 87,5% BBH **: lla [1] [3 ].].
- Vaikka DeepSek-V2 antoi merkittävän panoksen kielimallinnukseen, sen suorituskykymittarit eivät olleet yhtä kilpailukykyisiä kuin V3: n [2].

Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-V3 edustaa huomattavaa päivitystä Deepseek-V2: n yli parannetun arkkitehtuurin, innovatiivisten kuorman tasapainotustekniikoiden, parantuneen koulutustehokkuuden ja erinomaisen suorituskyvyn kautta useissa vertailuarvoissa. Nämä edistysaskeleet asettavat DeepSeek-V3: n johtavaksi valintana suurten kielimallien alalla.