Deepseek-V3 en GPT-4 vertegenwoordigen twee geavanceerde architecturen op het gebied van taalmodellen, elk met verschillende methoden en sterke punten.
architectuuroverzicht
** DeepSeek-V3 maakt gebruik van een mix-van-experts (MOE) architectuur, waarmee het slechts een subset van zijn parameters kan activeren, 37 miljard op een totaal van 671 miljard per verwerkt token. Dit ontwerp verbetert de efficiëntie en specialisatie, waardoor het model kan uitblinken in specifieke taken zoals wiskundige redenering en meertalige ondersteuning. De architectuur bevat innovaties zoals multi-head latent aandacht (MLA) en een hulp-verliesvrije strategie voor load balancing, die het gebruik van hulpbronnen optimaliseert en de prestaties tijdens inferentie en training verbetert [1] [2] [3].
GPT-4 daarentegen gebruikt een dichte architectuur waarbij alle parameters voor elke taak zijn ingeschakeld. Deze aanpak biedt een meer gegeneraliseerde mogelijkheden in een breed scala aan toepassingen, maar kan minder efficiënt zijn in termen van het gebruik van hulpbronnen in vergelijking met het MOE -model. GPT-4 staat bekend om zijn veelzijdigheid bij het omgaan met verschillende taken, waaronder creatief schrijven en general-purpose tekstgeneratie, die profiteren van uitgebreide training over diverse datasets [2] [4].
Prestaties en specialisatie
Met de MOE-architectuur van Deepseek-V3 kan deze zich effectief specialiseren in bepaalde domeinen. Het heeft bijvoorbeeld superieure prestaties aangetoond in wiskundige taken (bijvoorbeeld 90,2 scoren op MATH-500 vergeleken met GPT-4's 74.6) en blinkt uit in meertalige benchmarks [2] [5]. Deze specialisatie maakt het bijzonder voordelig voor toepassingen die een hoge precisie op specifieke gebieden vereisen.
Aan de andere kant wordt GPT-4 erkend voor zijn robuuste prestaties in een breder spectrum van taken. De dichte architectuur vergemakkelijkt sterke mogelijkheden bij het genereren van tekst en creatieve toepassingen, waardoor het geschikt is voor gebruik van algemene gebruiksgevallen [2] [6].
Efficiëntie en gebruik van hulpbronnen
Vanuit het oogpunt van efficiëntie is DeepSeek-V3 ontworpen om economischer te zijn, wat aanzienlijk minder rekenbronnen vereist voor training ongeveer 2,788 miljoen GPU-uren in vergelijking met de hogere eisen van GPT-4 [1] [4]. Deze efficiëntie strekt zich ook uit tot operationele kosten; DeepSeek-V3 is naar verluidt meer dan 200 keer goedkoper dan GPT-4 voor het verwerken van input- en uitvoertokens [4].
Conclusie
Samenvattend biedt de combinatie van de-experts-architectuur van Deepseek-V3 voordelen in efficiëntie en specialisatie, waardoor het ideaal is voor gerichte applicaties zoals wiskunde en meertalige taken. Omgekeerd biedt de dichte architectuur van GPT-4 veelzijdigheid over een breder scala aan algemene taken, met name bij het genereren van creatieve inhoud. De keuze tussen deze modellen hangt uiteindelijk af van de specifieke vereisten van de toepassing van de applicatie.
Citaten:
[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/comment