Aké sú hlavné rozdiely medzi Deepseek-V3 a Deepseek-V2

Kľúčové rozdiely

1. Architektúra a parametre
-Deepseek-V3 má architektúru zmesi expertov (MOE) s celkovým počtom 671 miliárd parametrov, ktorá aktivuje iba 37 miliárd na token. Tento dizajn optimalizuje využitie zdrojov pri zachovaní vysokého výkonu [1] [3].
- Naopak, Deepseek-V2 tiež využíval rámec MOE, ale s menším počtom parametrov a menej efektívnych stratégií vyrovnávania záťaže, čo vedie k vyššej komunikácii nad hlavou počas tréningu [2].

2. Inovácie na vyváženie záťaže
-Deepseek-V3 využíva stratégiu vyrovnávania záťaže bez pomocného strát, ktorá zlepšuje výkon modelu bez tradičných nevýhod spojených s vyrovnávaním záťaže v architektúrach MOE. Táto inovácia zaisťuje, že všetky tokeny sa spracúvajú efektívne počas tréningu aj inferencie, čím sa eliminuje klesanie tokenu [5] [7].
- Deepseek-V2 si vyžadovali pomocné mechanizmy straty, ktoré by mohli znižovať výkon v dôsledku zvýšených nákladov na komunikáciu [2].

3. Predpoveď viacerých tokov
-Zavedenie cieľa predikcie viacerých pracovníkov v Deepseek-V3 zvyšuje účinnosť tréningu aj inferenčné schopnosti. To umožňuje modelu predpovedať viacero tokenov súčasne, výrazne zrýchlenie časov spracovania a zlepšenie presnosti [1] [4].
- Deepseek-V2 túto vlastnosť nezačlenila, ktorá obmedzila jej účinnosť počas inferenčných úloh [2].

4. Efektívnosť tréningu
-Výcvikový proces Deepseek-V3 je obzvlášť efektívny a vyžaduje iba 2,788 milióna hodín GPU, čo je výrazné zníženie v porovnaní s požiadavkami na školenie Deepseek-V2. Táto účinnosť sa dosahuje pokročilými technikami zmiešanej presnosti (FP8) a optimalizovanými školiacimi rámcami [1] [5].
- Metodika výcviku DeepSEek-V2 bola menej optimalizovaná, čo malo za následok vyššiu spotrebu zdrojov pre podobné úlohy [2].

5. Výkonnostné referenčné hodnoty
-Pokiaľ ide o výkonnosť, Deepseek-V3 dosiahol najmodernejšie výsledky v rôznych referenčných hodnotách, vrátane matematických uvažovania a kódovacích úloh, so skóre ako 87,1% na MMLU a 87,5% na BBH ** [1] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [ ].
- Zatiaľ čo Deepseek-V2 významne prispel k modelovaniu jazyka, jeho výkonnostné metriky neboli také konkurencieschopné ako v3 [2].

Stručne povedané, DeepSEEK-V3 predstavuje podstatnú aktualizáciu oproti Deepseek-V2 prostredníctvom vylepšenej architektúry, inovatívnych techník vyváženia záťaže, zlepšenej efektívnosti tréningu a vynikajúceho výkonu vo viacerých referenčných hodnotách. Tieto pokroky umiestnia Deepseek-V3 ako hlavnú voľbu v oblasti veľkých jazykových modelov.