DeepSeek-V3和DeepSeek-V2之间的主要区别是什么

##密钥差异

1。架构和参数
- DeepSeek-v3具有充满Experts（MOE）架构的混合物，共有6710亿个参数，每个令牌仅激活370亿。该设计在保持高性能的同时优化了资源使用[1] [3]。
- 相反，DeepSeek-V2还使用了MOE框架，但参数较少，负载平衡策略较少，从而导致培训期间较高的通信开销[2]。

2。负载平衡创新
- DeepSeek-V3采用了无辅助负载平衡策略，可以改善模型性能，而无需与MoE体系结构中的负载平衡相关的传统缺点。这项创新确保了在训练和推理期间有效地处理所有令牌，从而消除了令牌下降[5] [7]。
- DeepSeek-V2需要辅助损失机制，这可能会因沟通成本增加而降低性能[2]。

3。多言预测
- 在DeepSeek-V3中引入多句话预测目标可提高训练效率和推理能力。这使该模型可以同时预测多个令牌，从而显着加快了处理时间并提高准确性[1] [4]。
- DeepSeek-V2没有包含此功能，这限制了其在推理任务中的效率[2]。

4。培训效率
- DeepSeek-V3的培训过程非常有效，仅需要278.8万个GPU小时，与DeepSeek-V2的培训需求相比，这是显着降低的。通过先进的混合精度技术（FP8）和优化的培训框架[1] [5]来实现此效率。
- DeepSeek-V2的培训方法的优化程度较低，从而使相似任务的资源消耗较高[2]。

5。性能基准
- 在性能方面，DeepSeek-V3在包括数学推理和编码任务在内的各种基准的最先进结果，MMLU的分数为87.1％，BBH **的分数为87.5％[1] [3] [3 ]。
- 尽管DeepSeek-V2为语言建模做出了重大贡献，但其性能指标不如V3 [2]的竞争力。

总而言之，DeepSeek-V3通过增强的体系结构，创新的负载平衡技术，提高的培训效率以及在多个基准的卓越性能中对DeepSeek-V2进行了大量升级。这些进步将DeepSeek-V3定位为大语言模型领域的主要选择。