Deepseek-V3 tutvustab oma eelkäija Deepseek-V2 suhtes mitmeid olulisi edusamme, tähistades märkimisväärset arengut suurte keelemudelite võimete ja tõhususe osas.
Peamised erinevused
1. Arhitektuur ja parameetrid
-Deepseek-V3-l on segu ekspertide (MOE) arhitektuur, mille parameetr on kokku 671 miljardit, aktiveerides ainult 37 miljardit sümboolika kohta. See disain optimeerib ressursside kasutamist, säilitades samal ajal suure jõudluse [1] [3].
- Seevastu Deepseek-V2 kasutas ka MOE raamistikku, kuid vähem parameetreid ja vähem tõhusaid koormuse tasakaalustamise strateegiaid, mis põhjustab treenimise ajal suuremat suhtlemist [2].
2. Koormuse tasakaalustamise uuendused
-DeepSEEK-V3 kasutab abistamisvaba koormuse tasakaalustamise strateegiat, mis parandab mudeli jõudlust ilma traditsiooniliste puudusteta, mis on seotud MOE arhitektuuride koormuse tasakaalustamisega. See uuendus tagab, et kõiki märke töödeldakse tõhusalt nii koolituse kui ka järeldamise ajal, kõrvaldades sümboolse langemise [5] [7].
- Deepseek-V2 nõudis lisakaotuse mehhanisme, mis võivad suurenenud suhtluskulude tõttu jõudlust halvendada [2].
3. Mitmetugev ennustus
-DeepSEEK-V3-s mitmekesise ennustamise eesmärgi kasutuselevõtt suurendab nii treenimise tõhusust kui ka järeldamisvõimalusi. See võimaldab mudelil ennustada mitut žetooni samaaegselt, kiirendades oluliselt töötlemisaegu ja parandades täpsust [1] [4].
- Deepseek-V2 ei hõlmanud seda funktsiooni, mis piiras selle tõhusust järelduste ülesannete ajal [2].
4. Treeningu tõhusus
-Deepseek-V3 koolitusprotsess on märkimisväärselt tõhus, nõudes ainult 2,788 miljonit GPU tundi, mis on oluline vähenemine võrreldes DeepSEEK-V2 koolitusnõuetega. See efektiivsus saavutatakse täiustatud täpsuse tehnikate (FP8) ja optimeeritud treeningraamistike abil [1] [5].
- Deepseek-V2 koolitusmetoodika oli vähem optimeeritud, mille tulemuseks oli sarnaste ülesannete ressursside suurem tarbimine [2].
5. Jõudluse võrdlusalused
-Tulemuslikkuse osas on Deepseek-V3 saavutanud tipptasemel tulemused erinevatel võrdlusalustel, sealhulgas matemaatilistel mõttekäikudel ja kodeerimisülesanded, sellised hinded nagu 87,1% MMLU-l ja 87,5% BBH ** [1] [3] [3] ].
- Kuigi Deepseek-V2 andis olulise panuse keele modelleerimisse, ei olnud selle jõudlusmõõdikud nii konkurentsivõimelised kui V3 puhul [2].
Kokkuvõtlikult on Deepseek-V3 tähistab olulist täiendavat täiendavat arhitektuuri, uuenduslike koormuste tasakaalustamise tehnikate, paremat treeningu tõhusust ja suurepäraseid jõudlust mitme võrdlusaluse kaudu. Need edusammud positsioneerivad Deepseek-V3 kui juhtivat valikut suurte keelemudelite valdkonnas.
Tsitaadid:[1] https://www.deepseekv3.com/en
[2] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[3] https://deepseekv3.org
]
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
]
]