Deepseek-V3, selefi Deepseek-V2 üzerinde birkaç önemli gelişme sunarak, büyük dil modellerinin yeteneklerinde ve verimliliğinde önemli bir evrimi işaret ediyor.
Anahtar Farklılıklar
1. Mimari ve Parametreler
-Deepseek-V3, toplam 671 milyar parametreye sahip bir Ekspertler Karışımı (MOE) mimarisine sahiptir ve jeton başına sadece 37 milyar aktive eder. Bu tasarım, yüksek performansı korurken kaynak kullanımını optimize eder [1] [3].
- Aksine, Deepseek-V2 de bir MOE çerçevesi kullanmıştır, ancak daha az parametre ve daha az verimli yük dengeleme stratejileri ile eğitim sırasında daha yüksek iletişim yüküne yol açmıştır [2].
2. Yük dengeleme yenilikleri
-Deepseek-V3, MOE mimarilerinde yük dengeleme ile ilişkili geleneksel dezavantajları olmadan model performansını artıran yardımcı kaybeden olmayan yük dengeleme stratejisi kullanır. Bu yenilik, tüm jetonların hem eğitim hem de çıkarım sırasında verimli bir şekilde işlenmesini ve belirteç düşmesini ortadan kaldırmasını sağlar [5] [7].
- Deepseek-V2, artan iletişim maliyetleri nedeniyle performansı bozabilecek yardımcı kayıp mekanizmaları gerektirmiştir [2].
3. Çoklu Tahrik
-Deepseek-V3'te çoklu bir tahmin hedefinin tanıtılması hem eğitim verimliliğini hem de çıkarım yeteneklerini arttırır. Bu, modelin aynı anda çoklu jetonları tahmin etmesini sağlar, işlem sürelerini önemli ölçüde hızlandırır ve doğruluğu artırır [1] [4].
- Deepseek-V2, çıkarım görevleri sırasında verimliliğini sınırlayan bu özelliği içermedi [2].
4. Eğitim Verimliliği
-Deepseek-V3'ün eğitim süreci oldukça etkilidir, sadece 2.788 milyon GPU saati gerektirir, bu da Deepseek-V2'nin eğitim taleplerine kıyasla önemli bir azalmadır. Bu verimlilik gelişmiş karma hassas teknikler (FP8) ve optimize edilmiş eğitim çerçeveleri ile elde edilir [1] [5].
- Deepseek-V2'nin eğitim metodolojisi daha az optimize edilmiştir, bu da benzer görevler için daha yüksek kaynak tüketimi ile sonuçlanmıştır [2].
5. Performans ölçütleri
-Performans açısından, Deepseek-V3, matematiksel akıl yürütme ve kodlama görevleri dahil olmak üzere çeşitli ölçütlerde MMLU'da% 87.1 ve BBH ** [1] [3% 87.5 gibi puanlarla son teknoloji sonuçlar elde etmiştir. ].
- Deepseek-V2 dil modellemesine önemli katkılar yaparken, performans metrikleri V3'ünki kadar rekabetçi değildi [2].
Özetle, Deepseek-V3, gelişmiş mimari, yenilikçi yük dengeleme teknikleri, gelişmiş eğitim verimliliği ve birden fazla ölçüt boyunca üstün performans yoluyla Deepseek-V2 üzerinde önemli bir yükseltmeyi temsil eder. Bu gelişmeler Deepseek-V3'ü büyük dil modelleri alanında öncü bir seçim olarak konumlandırıyor.
Alıntılar:[1] https://www.deepseekv3.com/en
[2] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[3] https://deepseekv3.org
[4] https://daily.dev/blog/deepseek-verything-noou-need-to-wout-about-this-new-lm-in-one-place
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://www.interconnects.a/p/deepseek-v3-and-the-cual-cost-of
[7] https://adasci.org/deepseek-v3-splained-optimizizing-fort-and-scale/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolution-i-apen-source-weasoning-20-ramachandran-xakme