Vilka är de viktigaste skillnaderna mellan Deepseek-V3 och Deepseek-V2

Nyckelskillnader

1. Arkitektur och parametrar
-Deepseek-V3 har en blandning av experter (MOE) arkitektur med totalt 671 miljarder parametrar, vilket endast aktiverar 37 miljarder per token. Denna design optimerar resursanvändningen samtidigt som hög prestanda bibehålls [1] [3].
- Däremot använde Deepseek-V2 också en MOE-ram men med färre parametrar och mindre effektiva lastbalansstrategier, vilket ledde till högre kommunikationskostnader under träningen [2].

2. Load Balancing Innovations
-Deepseek-V3 använder en extra-förlustfri lastbalansstrategi, vilket förbättrar modellprestanda utan de traditionella nackdelarna med lastbalansering i MOE-arkitekturer. Denna innovation säkerställer att alla tokens behandlas effektivt under både utbildning och slutsatser, vilket eliminerar token som släpper [5] [7].
- Deepseek-V2 krävde hjälpförlustmekanismer som kan försämra prestanda på grund av ökade kommunikationskostnader [2].

3. Multi-Token förutsägelse
-Införandet av ett multi-token förutsägelsemål i Deepseek-V3 förbättrar både träningseffektivitet och inferensfunktioner. Detta gör att modellen kan förutsäga flera tokens samtidigt, avsevärt påskynda behandlingstider och förbättra noggrannheten [1] [4].
- Deepseek-V2 integrerade inte den här funktionen, vilket begränsade dess effektivitet under inferensuppgifter [2].

4. Utbildningseffektivitet
-Deepseek-V3: s träningsprocess är särskilt effektiv, vilket kräver endast 2,788 miljoner GPU-timmar, vilket är en betydande minskning jämfört med utbildningskraven från Deepseek-V2. Denna effektivitet uppnås genom avancerade blandade precisionstekniker (FP8) och optimerade träningsramar [1] [5].
- Utbildningsmetodiken för Deepseek-V2 var mindre optimerad, vilket resulterade i högre resursförbrukning för liknande uppgifter [2].

5. Performance Benchmarks
-När det gäller prestanda har Deepseek-V3 uppnått modernaste resultat över olika riktmärken, inklusive matematiska resonemang och kodningsuppgifter, med poäng som 87,1% på MMLU och 87,5% på BBH ** [1] [3 ].
- Medan Deepseek-V2 gav betydande bidrag till språkmodellering, var dess prestationsmetriker inte lika konkurrenskraftiga som V3 [2].

Sammanfattningsvis representerar Deepseek-V3 en betydande uppgradering jämfört med Deepseek-V2 genom förbättrad arkitektur, innovativa belastningsbalanseringstekniker, förbättrad träningseffektivitet och överlägsen prestanda över flera riktmärken. Dessa framsteg positionerar Deepseek-V3 som ett ledande val inom området för stora språkmodeller.