Deepseek-V3 ja GPT-4 edustavat kahta edistynyttä arkkitehtuuria kielimallien valtakunnassa, jokaisella on selkeät menetelmät ja vahvuudet.
Arkkitehtuurin yleiskatsaus
** Deepseek-V3 työllistää asiantuntijan seoksen (MOE) arkkitehtuuria, jonka avulla se voi aktivoida vain 37 miljardin parametrien alajoukon yhteensä 671 miljardista merkistä kohden. Tämä malli parantaa tehokkuutta ja erikoistumista, jolloin malli voi menestyä tietyissä tehtävissä, kuten matemaattisessa päättelyssä ja monikielisessä tuessa. Arkkitehtuuriin sisältyy innovaatioita, kuten monen pään piilevä huomio (MLA) ja ylimääräisen tappioton kuorman tasapainotusstrategia, joka optimoi resurssien hyödyntämisen ja parantaa suorituskykyä päätelmien ja koulutuksen aikana [1] [2] [3].
Sitä vastoin GPT-4 käyttää tiheää arkkitehtuuria, jossa kaikki parametrit ovat sitoutuneet jokaiseen tehtävään. Tämä lähestymistapa tarjoaa yleisemmän kyvyn monilla sovelluksilla, mutta voi olla vähemmän tehokasta resurssien käytön kannalta verrattuna MOE -malliin. GPT-4 tunnetaan monipuolisuudestaan erilaisten tehtävien käsittelyssä, mukaan lukien luova kirjoittaminen ja yleinen tekstin luominen, joka hyötyy monien tietojoukkojen laajasta koulutuksesta [2] [4].
Suorituskyky ja erikoistuminen
Deepseek-V3: n MOE-arkkitehtuuri antaa sen erikoistumaan tehokkaasti tietyillä verkkotunnuksilla. Esimerkiksi, se on osoittanut erinomaisen suorituskyvyn matemaattisissa tehtävissä (esim. Pisteet 90,2 Math-500: lla verrattuna GPT-4: n 74,6: een) ja erinomaisesti monikielisissä vertailuarvoissa [2] [5]. Tämä erikoistuminen tekee siitä erityisen edullisen sovelluksissa, jotka vaativat suurta tarkkuutta tietyillä alueilla.
Toisaalta GPT-4 tunnistetaan sen vankasta suorituskyvystä laajemmassa tehtävien spektrissä. Sen tiheä arkkitehtuuri helpottaa voimakkaita ominaisuuksia tekstin luomisessa ja luovissa sovelluksissa, joten se sopii yleisiin käyttötapauksiin [2] [6].
Tehokkuus ja resurssien käyttö
Tehokkuuden kannalta DeepSeek-V3 on suunniteltu taloudellisemmaksi, mikä vaatii huomattavasti vähemmän laskennallisia resursseja koulutukseen. Tämä tehokkuus ulottuu myös toimintakustannuksiin; DeepSek-V3: n on ilmoitettu olevan yli 200 kertaa halvempi kuin GPT-4 tulo- ja lähtömerkkeihin [4].
Päätelmä
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-V3: n asiantuntija-arkkitehtuuri tarjoaa etuja tehokkuudessa ja erikoistumisessa, joten se on ihanteellinen kohdennettuihin sovelluksiin, kuten matematiikka ja monikieliset tehtävät. Sitä vastoin GPT-4: n tiheä arkkitehtuuri tarjoaa monipuolisuutta laajemmassa joukossa yleisiä tehtäviä, etenkin luovan sisällön luomisessa. Valinta näiden mallien välillä riippuu viime kädessä käsillä olevan sovelluksen erityisvaatimuksista.
Viittaukset:
[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/deeptseek-v3
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/labels
.