DeepSeek-V3とDeepSeek-V2の主な違いは何ですか

##キーの違い

1。アーキテクチャとパラメーター
-DeepSeek-V3は、合計6億7,10億パラメーターを備えたエクサリ（MOE）アーキテクチャを備えており、トークンあたり370億しかアクティブになっています。この設計は、高性能を維持しながら、リソースの使用を最適化します[1] [3]。
- 対照的に、DeepSeek-V2はMOEフレームワークも利用しましたが、パラメーターが少なく、効率の低い負荷分散戦略があり、トレーニング中の通信オーバーヘッドが高くなりました[2]。

2。ロードバランスの革新
-DeepSeek-V3は、MOEアーキテクチャの負荷分散に関連する従来の欠点なしでモデルのパフォーマンスを向上させる補助損失のない負荷分散戦略を採用しています。このイノベーションにより、すべてのトークンがトレーニングと推論の両方で効率的に処理されることが保証され、トークンドロップが排除されます[5] [7]。
-DeepSeek-V2には、通信コストの増加によりパフォーマンスを低下させる可能性のある補助損失メカニズムが必要でした[2]。

3。マルチトークン予測
- DeepSeek-V3にマルチトークン予測目標を導入すると、トレーニング効率と推論機能の両方が強化されます。これにより、モデルは複数のトークンを同時に予測し、処理時間を大幅に高速化し、精度を向上させることができます[1] [4]。
-DeepSeek-V2はこの機能を組み込んでいませんでした。この機能は、推論タスク中に効率を制限していました[2]。

4。トレーニング効率
-DeepSeek-V3のトレーニングプロセスは特に効率的で、2.788百万GPU時間しか必要ありません。これは、DeepSeek-V2のトレーニング需要と比較して大幅に減少します。この効率は、高度な混合精密技術（FP8）と最適化されたトレーニングフレームワーク[1] [5]によって達成されます。
-DeepSeek-V2のトレーニング方法は最適化されておらず、同様のタスクのリソース消費が高くなりました[2]。

5。パフォーマンスベンチマーク
- パフォーマンスの観点から、DeepSeek-V3は、数学的推論やコーディングタスクなど、さまざまなベンチマークで最先端の結果を達成しました。MMLUで87.1％、BBH **で87.5％などのスコア[1] [3 ]。
-DeepSeek-V2は言語モデリングに大きく貢献しましたが、そのパフォーマンスメトリックはV3の競争力ほど競争力がありませんでした[2]。

要約すると、DeepSeek-V3は、アーキテクチャの強化、革新的な負荷分散技術、トレーニング効率の向上、および複数のベンチマークにわたる優れたパフォーマンスを通じて、DeepSeek-V2に対する大幅なアップグレードを表しています。これらの進歩は、Deepseek-V3を大規模な言語モデルの分野での主要な選択肢として位置付けています。