Які основні відмінності між DeepSeek-V3 та DeepSeek-V2

Ключові відмінності

1. Архітектура та параметри
-DeepSeek-V3 оснащений архітектурою суміші-експертів (МОЕ) із загальною кількістю 671 мільярдів параметрів, активуючи лише 37 мільярдів за жетон. Цей дизайн оптимізує використання ресурсів, зберігаючи високу продуктивність [1] [3].
- На відміну від цього, DeepSeek-V2 також використовував рамки MOE, але з меншою кількістю параметрів та менш ефективними стратегіями балансування навантаження, що призводить до більш високих накладних комунікацій під час навчання [2].

2. Навантаження інновації
-DeepSeek-V3 використовує стратегію збалансування навантаження, що не містить втрати, що покращує продуктивність моделі без традиційних недоліків, пов'язаних з балансуванням навантаження в архітектурах МО. Ця інновація гарантує, що всі жетони ефективно обробляються як під час навчання, так і висновку, усуваючи зниження токенів [5] [7].
- DeepSeek-V2 вимагав допоміжних механізмів втрат, які можуть погіршити продуктивність через збільшення витрат на спілкування [2].

3. Багаторічний прогноз
-Впровадження цілі прогнозування мультипенів у DeepSeek-V3 підвищує як ефективність навчання, так і можливості умовиводу. Це дозволяє моделі одночасно передбачити кілька жетонів, значно прискорюючи час обробки та підвищуючи точність [1] [4].
- DeepSeek-V2 не включав цю особливість, яка обмежила її ефективність під час завдань умовності [2].

4. Ефективність навчання
-Навчальний процес DeepSeek-V3 помітно ефективний, що вимагає лише 2,788 мільйона годин GPU, що є значним зменшенням порівняно з потребами в навчанні DeepSeek-V2. Ця ефективність досягається за допомогою вдосконалених методів змішаної точності (FP8) та оптимізованих навчальних рамок [1] ​​[5].
- Методологія навчання DeepSeek-V2 була менш оптимізованою, що призвело до більшого споживання ресурсів для подібних завдань [2].

5. Працездатні орієнтири
-З точки зору ефективності, DeepSeek-V3 досяг найсучасніших результатів у різних орієнтирах, включаючи математичні міркування та кодування, з такими балами, такими як 87,1% на MMLU та 87,5% на BBH ** [1] [3 ].
- Хоча DeepSeek-V2 зробив вагомий внесок у моделювання мови, його показники ефективності не були настільки конкурентоспроможними, як V3 [2].

Підсумовуючи це, DeepSeek-V3 являє собою істотне оновлення над DeepSeek-V2 за допомогою посиленої архітектури, інноваційних методів балансування навантаження, підвищення ефективності навчання та чудової продуктивності в декількох орієнтирах. Ці просування позиціонують DeepSeek-V3 як провідний вибір у галузі великих мовних моделей.