DeepSeek-V3 a GPT-4 představují dvě pokročilé architektury v oblasti jazykových modelů, z nichž každá má odlišné metodologie a silné stránky.
Přehled architektury
** DeepSeek-V3 využívá architekturu směsi expertů (MOE), která jí umožňuje aktivovat pouze podskupinu svých parametrů 37 miliard z celkem 671 miliard za zpracované tokeny. Tento návrh zvyšuje efektivitu a specializaci, což umožňuje modelu vyniknout ve specifických úkolech, jako je matematické uvažování a vícejazyčná podpora. Architektura zahrnuje inovace, jako je multi-head latentní pozornost (MLA) a strategie vyrovnávání zátěže bez pomocné ztráty, které optimalizují využití zdrojů a zlepšují výkon při odvození a tréninku [1] [2] [3].
Naproti tomu GPT-4 využívá hustou architekturu, kde jsou všechny parametry zapojeny do každého úkolu. Tento přístup poskytuje zobecněnější schopnost napříč širokou škálou aplikací, ale může být méně efektivní z hlediska využití zdrojů ve srovnání s modelem MOE. GPT-4 je známá svou všestranností při řešení různých úkolů, včetně kreativního psaní a generování textu pro obecné účely, které těží z rozsáhlého školení na různých datových souborech [2] [4].
Výkon a specializace
Architektura MOE DeepSeek-V3 jí umožňuje efektivně se specializovat na určité domény. Například prokázala vynikající výkon u matematických úkolů (např. Bodování 90.2 na Math-500 ve srovnání s 74,6 GPT-4) a vyniká ve vícejazyčných benchmarcích [2] [5]. Tato specializace je obzvláště výhodná pro aplikace vyžadující vysokou přesnost v konkrétních oblastech.
Na druhé straně je GPT-4 rozpoznán za svůj robustní výkon v širším spektru úkolů. Jeho hustá architektura usnadňuje silné schopnosti při generování textu a kreativních aplikacích, takže je vhodný pro případy obecného použití [2] [6].
Efektivita a využití zdrojů
Z hlediska účinnosti je DeepSeek-V3 navržen tak, aby byl ekonomičtější a vyžadoval výrazně méně výpočetních zdrojů pro školení přibližně 2,788 milionu GPU hodin ve srovnání s vyššími požadavky GPT-4 [1] [4]. Tato účinnost se vztahuje také na provozní náklady; DeepSeek-V3 se uvádí, že je více než 200krát levnější než GPT-4 pro zpracování vstupních a výstupních tokenů [4].
Závěr
Stručně řečeno, architektura směsi Deepseek-V3 z expertů poskytuje výhody v účinnosti a specializaci, což je ideální pro cílené aplikace, jako je matematika a vícejazyčné úkoly. Naopak hustá architektura GPT-4 nabízí všestrannost napříč širší škálou obecných úkolů, zejména při tvorbě kreativního obsahu. Volba mezi těmito modely nakonec závisí na specifických požadavcích dané aplikace.
Citace:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://codefinity.com/blog/deepseek-v3-vs-chatgpt-4o
[3] https://www.deepseekv3.com/en
[4] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4/deepseek-v3
[5] https://deepseekv3.org
[6] https://metaschool.so/articles/deepseek-v3
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/labels
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/