Ποιες είναι οι κύριες διαφορές μεταξύ Deepseek-V3 και Deepseek-V2

βασικές διαφορές

1. Αρχιτεκτονική και παραμέτρους
-Το Deepseek-V3 διαθέτει μια αρχιτεκτονική μείγματος-εξουσίας (MOE) με συνολικά 671 δισεκατομμύρια παραμέτρους, ενεργοποιώντας μόνο 37 δισεκατομμύρια ανά διακριτικό. Αυτός ο σχεδιασμός βελτιστοποιεί τη χρήση των πόρων διατηρώντας παράλληλα υψηλές επιδόσεις [1] [3].
- Αντίθετα, το Deepseek-V2 χρησιμοποίησε επίσης ένα πλαίσιο MOE, αλλά με λιγότερες παραμέτρους και λιγότερο αποτελεσματικές στρατηγικές εξισορρόπησης φορτίου, οδηγώντας σε υψηλότερα γενικά έξοδα επικοινωνίας κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης [2].

2. Καινοτομίες εξισορρόπησης φορτίου
-Η Deepseek-V3 χρησιμοποιεί μια στρατηγική εξισορρόπησης φορτίου χωρίς βοηθητική απώλεια, η οποία βελτιώνει την απόδοση του μοντέλου χωρίς τα παραδοσιακά μειονεκτήματα που σχετίζονται με την εξισορρόπηση φορτίου σε αρχιτεκτονικές MOE. Αυτή η καινοτομία εξασφαλίζει ότι όλα τα μάρκες επεξεργάζονται αποτελεσματικά κατά τη διάρκεια τόσο της κατάρτισης όσο και της συμπερίληψης, εξαλείφοντας την πτώση του διακριτικού [5] [7].
- Το Deepseek-V2 απαιτούσε βοηθητικούς μηχανισμούς απώλειας που θα μπορούσαν να υποβαθμίσουν την απόδοση λόγω αυξημένου κόστους επικοινωνίας [2].

3. Πρόβλεψη πολλαπλών τόπων
-Η εισαγωγή ενός στόχου πρόβλεψης πολλαπλών τόπων στο Deepseek-V3 ενισχύει τόσο την αποτελεσματικότητα της κατάρτισης όσο και τις δυνατότητες των συμπερασμάτων. Αυτό επιτρέπει στο μοντέλο να προβλέψει ταυτόχρονα πολλαπλά μάρκες, να επιταχύνει σημαντικά τους χρόνους επεξεργασίας και να βελτιώσει την ακρίβεια [1] [4].
- Το Deepseek-V2 δεν ενσωμάτωσε αυτό το χαρακτηριστικό, το οποίο περιόρισε την αποτελεσματικότητά του κατά τη διάρκεια των εργασιών συμπερασμάτων [2].

4. Αποτελεσματικότητα κατάρτισης
-Η διαδικασία κατάρτισης του Deepseek-V3 είναι ιδιαίτερα αποτελεσματική, απαιτώντας μόνο 2,788 εκατομμύρια ώρες GPU, γεγονός που αποτελεί σημαντική μείωση σε σύγκριση με τις απαιτήσεις κατάρτισης του Deepseek-V2. Αυτή η αποτελεσματικότητα επιτυγχάνεται μέσω προηγμένων τεχνικών μεικτής ακρίβειας (FP8) και βελτιστοποιημένων πλαισίων κατάρτισης [1] [5].
- Η μεθοδολογία κατάρτισης του Deepseek-V2 ήταν λιγότερο βελτιστοποιημένη, με αποτέλεσμα την υψηλότερη κατανάλωση πόρων για παρόμοια καθήκοντα [2].

5. Σημεία αναφοράς απόδοσης
-Από την άποψη της απόδοσης, η Deepseek-V3 έχει επιτύχει αποτελέσματα υπερσύγχρονης τεχνολογίας σε διάφορα σημεία αναφοράς, συμπεριλαμβανομένων των μαθηματικών συλλογιστικών και κωδικοποιητικών εργασιών, με βαθμολογίες όπως 87,1% σε MMLU και 87,5% στο BBH ** [1] [3] [3 ].
- Ενώ το Deepseek-V2 συνέβαλε σημαντικά στη μοντελοποίηση της γλώσσας, οι μετρήσεις απόδοσης δεν ήταν τόσο ανταγωνιστικές όσο αυτές του V3 [2].

Συνοπτικά, το Deepseek-V3 αντιπροσωπεύει μια σημαντική αναβάθμιση μέσω Deepseek-V2 μέσω ενισχυμένης αρχιτεκτονικής, καινοτόμων τεχνικών εξισορρόπησης φορτίου, βελτιωμένη αποτελεσματικότητα κατάρτισης και ανώτερης απόδοσης σε πολλαπλά σημεία αναφοράς. Αυτές οι εξελίξεις τοποθετούν το Deepseek-V3 ως μια κορυφαία επιλογή στον τομέα των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων.