Melyek a fő különbségek a DeepSeek-V3 és a DeepSeek-V2 között

kulcsfontosságú különbségek

1. Architektúra és paraméterek
-A DeepSeek-V3 egy szakértők (MOE) architektúrával rendelkezik, összesen 671 milliárd paraméterrel, amely csak 37 milliárdot aktivál. Ez a kialakítás optimalizálja az erőforrás -felhasználást, miközben fenntartja a nagy teljesítményt [1] [3].
- Ezzel szemben a DeepSeek-V2 egy MOE-keretet is alkalmazott, de kevesebb paraméterrel és kevésbé hatékony terheléselosztási stratégiákkal, ami az edzés során magasabb kommunikációhoz vezet [2].

2. Terhelés -kiegyensúlyozó innovációk
-A DeepSeek-V3 egy kiegészítő veszteség nélküli terheléselosztási stratégiát alkalmaz, amely javítja a modell teljesítményét a MOE architektúrákban a terhelés kiegyensúlyozásához kapcsolódó hagyományos hátrányok nélkül. Ez az innováció biztosítja, hogy az összes tokent hatékonyan feldolgozzák mind az edzés, mind a következtetés során, kiküszöbölve a tokencsökkenést [5] [7].
- A DeepSeek-V2 olyan kiegészítő veszteség-mechanizmusokat igényelt, amelyek csökkenthetik a teljesítményt a megnövekedett kommunikációs költségek miatt [2].

3. Multi-token előrejelzés
-A multi-token predikciós célkitűzés bevezetése a DeepSeek-V3-ban javítja mind az edzés hatékonyságát, mind a következtetési képességeket. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy több tokent egyidejűleg megjósoljon, jelentősen felgyorsítja a feldolgozási időket és javítja a pontosságot [1] [4].
- A DeepSeek-V2 nem tartalmazta ezt a funkciót, amely korlátozta hatékonyságát a következtetési feladatok során [2].

4. Képzési hatékonyság
-A DeepSeek-V3 képzési folyamata jelentősen hatékony, mindössze 2,788 millió GPU órát igényel, ami szignifikáns csökkenést jelent a DeepSeek-V2 képzési igényeihez képest. Ezt a hatékonyságot fejlett vegyes precíziós technikákkal (FP8) és optimalizált edzési keretekkel érik el [1] [5].
- A DeepSeek-V2 képzési módszertana kevésbé volt optimalizálva, ami magasabb erőforrás-fogyasztást eredményezett hasonló feladatokhoz [2].

5. Performance referenciaértékek
. ].
- Noha a DeepSeek-V2 jelentős mértékben hozzájárult a nyelvmodellezéshez, teljesítménymutatói nem voltak olyan versenyképesek, mint a V3é [2].

Összefoglalva: a DeepSeek-V3 jelentős frissítést jelent a DeepSeek-V2 felett a továbbfejlesztett architektúra, az innovatív terheléselosztási technikák, a jobb edzés hatékonysága és a kiváló teljesítmény révén a többszörös referenciaértékek révén. Ezek az előrelépések a Mély-V3-at a nagy nyelvi modellek területén vezető választásként helyezik el.