DeepSeek-V3과 DeepSeek-V2의 주요 차이점은 무엇입니까?

주요 차이점

1. 아키텍처 및 매개 변수
-DeepSeek-V3는 총 6,710 억 매개 변수의 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 특징으로하며 토큰 당 370 억에 불과합니다. 이 설계는 고성능을 유지하면서 리소스 사용량을 최적화합니다 [1] [3].
대조적으로, DeepSeek-V2는 또한 MOE 프레임 워크를 사용했지만 매개 변수는 적고 효율적인로드 밸런싱 전략을 사용하여 훈련 중에 더 높은 의사 소통 오버 헤드로 이어졌습니다 [2].

2. 로드 밸런싱 혁신
-DeepSeek-V3는 보조 손실이없는로드 밸런싱 전략을 사용하여 MOE 아키텍처의로드 밸런싱과 관련된 전통적인 단점없이 모델 성능을 향상시킵니다. 이 혁신은 훈련과 추론 중에 모든 토큰이 효율적으로 처리되도록하여 토큰이 떨어지는 것을 제거합니다 [5] [7].
-Deepseek-V2는 의사 소통 비용 증가로 인해 성능을 저하시킬 수있는 보조 손실 메커니즘이 필요했습니다 [2].

3. 멀티 토닉 예측
-DeepSeek-V3에 다중 점화 예측 목표를 도입하면 훈련 효율과 추론 기능이 모두 향상됩니다. 이를 통해 모델은 여러 토큰을 동시에 예측하여 처리 시간을 크게 속도하고 정확도를 향상시킬 수 있습니다 [1] [4].
-Deepseek-V2는이 기능을 통합하지 않았으며,이 기능은 추론 작업 중 효율성을 제한했습니다 [2].

4. 훈련 효율
-Deepseek-V3의 교육 과정은 현저히 효율적이며 2.788 백만 GPU 시간이 필요하며, 이는 DeepSeek-V2의 교육 요구에 비해 상당한 감소입니다. 이 효율은 고급 혼합 정밀 기술 (FP8)과 최적화 된 훈련 프레임 워크를 통해 달성됩니다 [1] [5].
-DeepSeek-V2의 교육 방법론은 덜 최적화되어 유사한 작업에 대한 자원 소비가 높아졌습니다 [2].

5. 성능 벤치 마크
-성능 측면에서 DeepSeek-V3은 수학적 추론 및 코딩 작업을 포함한 다양한 벤치 마크에서 최첨단 결과를 달성했으며 MMLU의 87.1%, BBH **의 87.5%와 같은 점수를 얻었습니다 [1] [3] ].
-Deepseek-V2는 언어 모델링에 상당한 기여를했지만 성능 지표는 V3의 성능 지표만큼 경쟁력이 없었습니다 [2].

요약하면, DeepSeek-V3은 향상된 아키텍처, 혁신적인로드 밸런싱 기술, 개선 된 교육 효율성 및 여러 벤치 마크에서 우수한 성능을 통해 DeepSeek-V2에 비해 상당한 업그레이드를 나타냅니다. 이러한 발전은 DeepSeek-V3을 대형 언어 모델 분야에서 주요 선택으로 배치합니다.