Hva er de viktigste forskjellene mellom DeepSeek-V3 og DeepSeek-V2

Nøkkelforskjeller

1. Arkitektur og parametere
-DeepSeek-V3 har en arkitektur med blanding av ekspert (MOE) med totalt 671 milliarder parametere, og aktiverer bare 37 milliarder per token. Denne designen optimaliserer ressursbruken mens du opprettholder høy ytelse [1] [3].
- I motsetning til dette benyttet DeepSeek-V2 også et MOE-ramme, men med færre parametere og mindre effektive belastningsbalanseringsstrategier, noe som førte til høyere kommunikasjonsoverhead under trening [2].

2. Lastbalanseringsinnovasjoner
-DeepSeek-V3 benytter en hjelpe-tapsfri belastningsbalanseringsstrategi, som forbedrer modellytelsen uten de tradisjonelle ulempene knyttet til belastningsbalansering i MOE-arkitekturer. Denne innovasjonen sikrer at alle symboler blir behandlet effektivt under både trening og inferens, og eliminerer tokenfall [5] [7].
- DeepSeek-V2 krevde hjelpemekanismer for tilleggstap som kunne nedbryte ytelsen på grunn av økte kommunikasjonskostnader [2].

3. Multi-Token Prediction
-Innføringen av et multi-token prediksjonsmål i DeepSeek-V3 forbedrer både treningseffektivitet og inferansefunksjoner. Dette gjør at modellen kan forutsi flere symboler samtidig, betydelig fremskynde prosesseringstidene og forbedre nøyaktigheten [1] [4].
- DeepSeek-V2 inkorporerte ikke denne funksjonen, noe som begrenset effektiviteten under inferanseoppgaver [2].

4. Treningseffektivitet
-DeepSeek-V3s treningsprosess er spesielt effektiv, og krever bare 2,788 millioner GPU-timer, noe som er en betydelig reduksjon sammenlignet med treningskravene til DeepSeek-V2. Denne effektiviteten oppnås gjennom avanserte blandede presisjonsteknikker (FP8) og optimaliserte treningsrammer [1] [5].
- Treningsmetodikken til DeepSeek-V2 var mindre optimalisert, noe som resulterte i høyere ressursforbruk for lignende oppgaver [2].

5. Performance Benchmarks
-Når det gjelder ytelse, har DeepSeek-V3 oppnådd avanserte resultater på tvers av forskjellige benchmarks, inkludert matematisk resonnement og kodingsoppgaver, med score som 87,1% på MMLU og 87,5% på BBH ** [1] [3 ].
- Mens DeepSeek-V2 ga betydelige bidrag til språkmodellering, var resultatmålingene ikke så konkurransedyktige som V3 [2].

Oppsummert representerer DeepSeek-V3 en betydelig oppgradering over DeepSeek-V2 gjennom forbedret arkitektur, innovative belastningsbalanseringsteknikker, forbedret treningseffektivitet og overlegen ytelse på tvers av flere benchmarks. Disse fremskrittene posisjonerer DeepSeek-V3 som et ledende valg innen store språkmodeller.