Quali sono le principali differenze tra DeepSeek-V3 e DeepSeek-V2

differenze chiave

1. Architettura e parametri
-DeepSeek-V3 presenta un'architettura MIXH-of-Experts (MOE) con un totale di 671 miliardi di parametri, attivando solo 37 miliardi di miliardi per token. Questo design ottimizza l'utilizzo delle risorse mantenendo prestazioni elevate [1] [3].
- Al contrario, DeepSeek-V2 ha anche utilizzato un framework MOE ma con meno parametri e strategie di bilanciamento del carico meno efficienti, portando a una maggiore comunicazione durante l'allenamento [2].

2. Innovazioni di bilanciamento del carico
-DeepSeek-V3 impiega una strategia di bilanciamento del carico senza perdita ausiliaria, che migliora le prestazioni del modello senza gli svantaggi tradizionali associati al bilanciamento del carico nelle architetture MOE. Questa innovazione garantisce che tutti i token vengano elaborati in modo efficiente durante la formazione e l'inferenza, eliminando la caduta di token [5] [7].
- DeepSeek-V2 richiesti meccanismi di perdita ausiliaria che potrebbero degradare le prestazioni a causa dell'aumento dei costi di comunicazione [2].

3. Previsione multi-teking
-L'introduzione di un obiettivo di previsione multi-dire in DeepSeek-V3 migliora sia l'efficienza di allenamento che le capacità di inferenza. Ciò consente al modello di prevedere contemporaneamente più token, accelerando significativamente i tempi di elaborazione e migliorando l'accuratezza [1] [4].
- DeepSeek-V2 non ha incorporato questa funzione, che ha limitato la sua efficienza durante le attività di inferenza [2].

4. Efficienza di allenamento
-Il processo di formazione di DeepSeek-V3 è notevolmente efficiente, che richiede solo 2,788 milioni di ore GPU, il che è una riduzione significativa rispetto alle richieste di formazione di DeepSeek-V2. Questa efficienza si ottiene attraverso tecniche di precisione mista avanzate (FP8) e framework di allenamento ottimizzati [1] [5].
- La metodologia di allenamento di DeepSeek-V2 è stata meno ottimizzata, con conseguente maggiore consumo di risorse per compiti simili [2].

5. Benchmark di performance
-In termini di prestazioni, DeepSeek-V3 ha ottenuto risultati all'avanguardia in vari parametri di riferimento, tra cui il ragionamento matematico e le attività di codifica, con punteggi come l'87,1% su MMLU e l'87,5% su 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] [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] ].
- Mentre Deepseek-V2 ha dato un contributo significativo alla modellizzazione del linguaggio, le sue metriche di performance non erano così competitive come quelle di V3 [2].

In sintesi, DeepSeek-V3 rappresenta un sostanziale aggiornamento su DeepSeek-V2 attraverso l'architettura migliorata, le tecniche di bilanciamento del carico innovative, la migliore efficienza di allenamento e le prestazioni superiori su più parametri. Questi progressi posizionano DeepSeek-V3 come una scelta di spicco nel campo di grandi modelli di linguaggio.