อะไรคือความแตกต่างหลักระหว่าง Deepseek-V3 และ Deepseek-V2

ความแตกต่างที่สำคัญ

1. สถาปัตยกรรมและพารามิเตอร์
-Deepseek-V3 มีสถาปัตยกรรมผสมของ Experts (MOE) ที่มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 671 พันล้านพารามิเตอร์เปิดใช้งานเพียง 37 พันล้านต่อโทเค็น การออกแบบนี้เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพสูง [1] [3]
- ในทางตรงกันข้าม Deepseek-V2 ยังใช้กรอบ MOE แต่มีพารามิเตอร์น้อยลงและกลยุทธ์การปรับสมดุลโหลดที่มีประสิทธิภาพน้อยลงซึ่งนำไปสู่การสื่อสารที่สูงขึ้นในระหว่างการฝึกอบรม [2]

2. นวัตกรรมโหลดบาลานซ์
-Deepseek-V3 ใช้กลยุทธ์การปรับสมดุลโหลดแบบปราศจากการสูญเสียซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลโดยไม่ต้องมีข้อเสียแบบดั้งเดิมที่เกี่ยวข้องกับการปรับสมดุลการโหลดในสถาปัตยกรรม MOE นวัตกรรมนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าโทเค็นทั้งหมดได้รับการประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพในระหว่างการฝึกอบรมและการอนุมานทำให้โทเค็นลดลง [5] [7]
- Deepseek-V2 ต้องการกลไกการสูญเสียเสริมที่สามารถลดประสิทธิภาพการทำงานเนื่องจากค่าใช้จ่ายในการสื่อสารที่เพิ่มขึ้น [2]

3. การทำนายแบบหลายครั้ง
-การแนะนำวัตถุประสงค์การทำนายแบบหลายครั้งใน Deepseek-V3 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมและความสามารถในการอนุมาน สิ่งนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถทำนายโทเค็นหลายตัวพร้อมกันได้อย่างมีนัยสำคัญเร่งความเร็วในการประมวลผลและปรับปรุงความแม่นยำ [1] [4]
- Deepseek-V2 ไม่ได้รวมคุณสมบัตินี้ซึ่ง จำกัด ประสิทธิภาพในระหว่างการอนุมานงาน [2]

4. ประสิทธิภาพการฝึกอบรม
-กระบวนการฝึกอบรมของ Deepseek-V3 นั้นมีประสิทธิภาพอย่างมากโดยต้องใช้เวลาเพียง 2.788 ล้าน GPU ซึ่งเป็นการลดลงอย่างมากเมื่อเทียบกับความต้องการการฝึกอบรมของ Deepseek-V2 ประสิทธิภาพนี้ทำได้ผ่านเทคนิคการผสมแบบผสมขั้นสูง (FP8) และกรอบการฝึกอบรมที่ดีที่สุด [1] [5]
- วิธีการฝึกอบรมของ Deepseek-V2 ได้รับการปรับให้เหมาะสมน้อยกว่าส่งผลให้การใช้ทรัพยากรสูงขึ้นสำหรับงานที่คล้ายกัน [2]

5. มาตรฐานประสิทธิภาพ
-ในแง่ของประสิทธิภาพ Deepseek-V3 ได้รับผลการศึกษาที่ทันสมัยในการวัดประสิทธิภาพต่าง ๆ รวมถึงการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และงานการเข้ารหัสด้วยคะแนนเช่น 87.1% สำหรับ MMLU และ 87.5% สำหรับ BBH ** [1] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] [3] ].
- ในขณะที่ Deepseek-V2 มีส่วนร่วมอย่างมีนัยสำคัญในการสร้างแบบจำลองภาษาตัวชี้วัดประสิทธิภาพของมันไม่ได้มีการแข่งขันเท่ากับ V3 [2]

โดยสรุป Deepseek-V3 แสดงให้เห็นถึงการอัพเกรดที่สำคัญเหนือ Deepseek-V2 ผ่านสถาปัตยกรรมที่ได้รับการปรับปรุงเทคนิคการปรับสมดุลการโหลดนวัตกรรมการปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมและประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในการวัดประสิทธิภาพที่หลากหลาย ความก้าวหน้าเหล่านี้วางตำแหน่ง Deepseek-V3 เป็นตัวเลือกชั้นนำในสาขาของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่