Apa perbedaan utama antara Deepseek-V3 dan Deepseek-V2

Perbedaan utama

1. Arsitektur dan parameter
-Deepseek-V3 menampilkan arsitektur campuran (MOE) dengan total 671 miliar parameter, mengaktifkan hanya 37 miliar per token. Desain ini mengoptimalkan penggunaan sumber daya sambil mempertahankan kinerja tinggi [1] [3].
- Sebaliknya, Deepseek-V2 juga menggunakan kerangka kerja MOE tetapi dengan parameter yang lebih sedikit dan strategi penyeimbangan beban yang kurang efisien, yang mengarah ke overhead komunikasi yang lebih tinggi selama pelatihan [2].

2. Inovasi penyeimbangan beban
-Deepseek-V3 menggunakan strategi penyeimbangan beban bebas-kehilangan-kehilangan, yang meningkatkan kinerja model tanpa kelemahan tradisional yang terkait dengan penyeimbangan beban dalam arsitektur MOE. Inovasi ini memastikan bahwa semua token diproses secara efisien selama pelatihan dan inferensi, menghilangkan penurunan token [5] [7].
- Deepseek-V2 membutuhkan mekanisme kehilangan tambahan yang dapat menurunkan kinerja karena peningkatan biaya komunikasi [2].

3. Prediksi multi-token
-Pengenalan tujuan prediksi multi-token di Deepseek-V3 meningkatkan efisiensi pelatihan dan kemampuan inferensi. Ini memungkinkan model untuk memprediksi beberapa token secara bersamaan, secara signifikan mempercepat waktu pemrosesan dan meningkatkan akurasi [1] [4].
- Deepseek-V2 tidak menggabungkan fitur ini, yang membatasi efisiensinya selama tugas inferensi [2].

4. Efisiensi Pelatihan
-Proses pelatihan Deepseek-V3 sangat efisien, hanya membutuhkan 2,788 juta jam GPU, yang merupakan pengurangan yang signifikan dibandingkan dengan tuntutan pelatihan Deepseek-V2. Efisiensi ini dicapai melalui teknik presisi campuran canggih (FP8) dan kerangka kerja pelatihan yang dioptimalkan [1] [5].
- Metodologi pelatihan Deepseek-V2 kurang dioptimalkan, menghasilkan konsumsi sumber daya yang lebih tinggi untuk tugas yang sama [2].

5. Tolok ukur kinerja
-Dalam hal kinerja, Deepseek-V3 telah mencapai hasil canggih di berbagai tolok ukur, termasuk penalaran matematika dan tugas pengkodean, dengan skor seperti 87,1% pada MMLU dan 87,5% pada BBH ** [1] [3 ].
- Sementara Deepseek-V2 memberikan kontribusi yang signifikan untuk pemodelan bahasa, metrik kinerjanya tidak kompetitif seperti V3 [2].

Singkatnya, Deepseek-V3 merupakan peningkatan substansial atas Deepseek-V2 melalui arsitektur yang ditingkatkan, teknik penyeimbangan beban yang inovatif, peningkatan efisiensi pelatihan, dan kinerja yang unggul di berbagai tolok ukur. Kemajuan ini memposisikan Deepseek-V3 sebagai pilihan utama di bidang model bahasa besar.