Kādas ir galvenās atšķirības starp DeepSeek-V3 un DeepSEEK-V2

Galvenās atšķirības

1. Arhitektūra un parametri
-DeepSEEK-V3 ir Experts maisījuma (MOE) arhitektūra ar kopumā 671 miljardu parametru, aktivizējot tikai 37 miljardus uz marķiera. Šis dizains optimizē resursu izmantošanu, vienlaikus saglabājot augstas veiktspējas [1] [3].
- Turpretī DeepSEEK-V2 izmantoja arī MOE ietvaru, bet ar mazāk parametru un mazāk efektīvām slodzes līdzsvarošanas stratēģijām, kā rezultātā apmācības laikā ir lielāka komunikācija [2].

2. Slodzes līdzsvarošana inovācijas
-DeepSEEK-V3 izmanto slodzes līdzsvarošanas stratēģiju bez zaudējumiem, kas uzlabo modeļa veiktspēju bez tradicionālajiem trūkumiem, kas saistīti ar slodzes līdzsvarošanu MOE arhitektūrā. Šis jauninājums nodrošina, ka visi žetoni tiek efektīvi apstrādāti gan apmācības, gan secinājumu laikā, novēršot marķiera nokrist [5] [7].
- DeepSEEK-V2 bija nepieciešami palīglīdzekļu zaudēšanas mehānismi, kas varētu pasliktināt veiktspēju palielinātu sakaru izmaksu dēļ [2].

3. Daudzkārtēja prognoze
-Vairāku taktu prognozēšanas mērķa ieviešana DeepSEEK-V3 uzlabo gan apmācības efektivitāti, gan secinājumu iespējas. Tas ļauj modelim vienlaicīgi paredzēt vairākus žetonus, ievērojami paātrinot apstrādes laiku un uzlabojot precizitāti [1] [4].
- DeepSEEK-V2 neiekļāva šo funkciju, kas ierobežoja tā efektivitāti secinājumu uzdevumu laikā [2].

4. Apmācības efektivitāte
-DeepSEEK-V3 apmācības process ir īpaši efektīvs, un tas prasa tikai 2,788 miljonus GPU stundu, kas ir ievērojams samazinājums salīdzinājumā ar DeepSEEK-V2 apmācības prasībām. Šī efektivitāte tiek panākta, izmantojot uzlabotas jauktas precizitātes metodes (FP8) un optimizētu apmācības ietvaru [1] [5].
- DeepSEEK-V2 apmācības metodika bija mazāk optimizēta, kā rezultātā līdzīgiem uzdevumiem tika iegūts lielāks resursu patēriņš [2].

5. Veiktspējas etaloni
- In terms of performance, DeepSeek-V3 has achieved state-of-the-art results across various benchmarks, including mathematical reasoning and coding tasks, with scores such as 87.1% on MMLU and 87.5% on BBH**[1][3 ].
- Kaut arī DeepSEEK-V2 deva ievērojamu ieguldījumu valodas modelēšanā, tā veiktspējas rādītāji nebija tik konkurētspējīgi kā V3 [2].

Rezumējot, DeepSEEK-V3 atspoguļo ievērojamu jauninājumu, izmantojot DeepSEEK-V2, izmantojot uzlabotu arhitektūru, novatoriskas slodzes līdzsvarošanas metodes, uzlabotu apmācības efektivitāti un izcilu sniegumu dažādos etalonos. Šie sasniegumi pozicionē DeepSEEK-V3 kā vadošo izvēli lielo valodu modeļu jomā.