Sự khác biệt chính giữa Deepseek-V3 và Deepseek-V2 là gì

Sự khác biệt chính

1. Kiến trúc và tham số
-Deepseek-V3 có kiến ​​trúc hỗn hợp (MOE) với tổng số 671 tỷ tham số, chỉ kích hoạt 37 tỷ mỗi mã thông báo. Thiết kế này tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên trong khi duy trì hiệu suất cao [1] [3].
- Ngược lại, Deepseek-V2 cũng sử dụng khung MOE nhưng với ít thông số hơn và các chiến lược cân bằng tải kém hiệu quả hơn, dẫn đến chi phí giao tiếp cao hơn trong quá trình đào tạo [2].

2. Đổi mới cân bằng tải
-Deepseek-V3 sử dụng chiến lược cân bằng tải không mất phụ trợ, giúp cải thiện hiệu suất mô hình mà không có nhược điểm truyền thống liên quan đến cân bằng tải trong kiến ​​trúc MoE. Sự đổi mới này đảm bảo rằng tất cả các mã thông báo được xử lý hiệu quả trong cả đào tạo và suy luận, loại bỏ giảm thông báo giảm [5] [7].
- Deepseek-V2 yêu cầu các cơ chế mất phụ trợ có thể làm giảm hiệu suất do chi phí truyền thông tăng [2].

3. Dự đoán đa điểm
-Việc giới thiệu một mục tiêu dự đoán đa điểm trong DeepSeek-V3 giúp tăng cường cả khả năng đào tạo và khả năng suy luận. Điều này cho phép mô hình dự đoán đồng thời nhiều mã thông báo, tăng tốc đáng kể thời gian xử lý và cải thiện độ chính xác [1] [4].
- Deepseek-V2 đã không kết hợp tính năng này, điều này đã hạn chế hiệu quả của nó trong các nhiệm vụ suy luận [2].

4. Hiệu quả đào tạo
-Quá trình đào tạo của Deepseek-V3 có hiệu quả đáng kể, chỉ cần 2,788 triệu giờ GPU, đây là một sự giảm đáng kể so với nhu cầu đào tạo của DeepSeek-V2. Hiệu quả này đạt được thông qua các kỹ thuật chính xác hỗn hợp nâng cao (FP8) và các khung đào tạo được tối ưu hóa [1] [5].
- Phương pháp đào tạo của Deepseek-V2 ít được tối ưu hóa hơn, dẫn đến mức tiêu thụ tài nguyên cao hơn cho các nhiệm vụ tương tự [2].

5. Điểm chuẩn hiệu suất
-Về hiệu suất, Deepseek-V3 đã đạt được kết quả hiện đại trên các điểm chuẩn khác nhau, bao gồm các nhiệm vụ lý luận và mã hóa toán học, với điểm số như 87,1% trên MMLU và 87,5% trên BBH ** [1] [3] ].
- Trong khi Deepseek-V2 đã đóng góp đáng kể cho mô hình ngôn ngữ, các số liệu hiệu suất của nó không cạnh tranh như của V3 [2].

Tóm lại, Deepseek-V3 thể hiện sự nâng cấp đáng kể so với DeepSeek-V2 thông qua kiến ​​trúc nâng cao, kỹ thuật cân bằng tải sáng tạo, hiệu quả đào tạo được cải thiện và hiệu suất vượt trội hơn nhiều điểm chuẩn. Những tiến bộ này định vị DeepSeek-V3 là một lựa chọn hàng đầu trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn.