Deepseek-V3 und GPT-4 repräsentieren zwei fortschrittliche Architekturen im Bereich der Sprachmodelle mit jeweils unterschiedlichen Methoden und Stärken.
Architekturübersicht
** Deepseek-V3 verwendet eine Moe-of-Experten-Mischung (MEE), mit der sie nur eine Teilmenge der Parameter von 37 Milliarden von insgesamt 671 Milliarden pro Token verarbeitet werden kann. Dieses Design verbessert die Effizienz und Spezialisierung und ermöglicht es dem Modell, in bestimmten Aufgaben wie mathematisches Denken und mehrsprachiger Unterstützung hervorzuheben. Die Architektur umfasst Innovationen wie Multi-Head Latent Achtung (MLA) und eine Hilfsstrategie für den Verlustfreien, die die Nutzung der Ressourcen optimieren und die Leistung während der Inferenz und des Trainings verbessern [1] [2] [3].
Im Gegensatz dazu verwendet GPT-4 eine dichte Architektur, bei der alle Parameter für jede Aufgabe beteiligt sind. Dieser Ansatz bietet eine allgemeinere Fähigkeit in einer Vielzahl von Anwendungen, kann jedoch im Vergleich zum MOE -Modell weniger effizient sein. GPT-4 ist bekannt für seine Vielseitigkeit bei der Umstellung verschiedener Aufgaben, einschließlich kreatives Schreiben und General-Purple-Textgeneration, die von einer umfassenden Schulung in verschiedenen Datensätzen profitieren [2] [4].
Leistung und Spezialisierung
Die Moe-Architektur von Deepseek-V3 ermöglicht es ihm, sich in bestimmten Bereichen effektiv spezialisiert zu haben. Zum Beispiel hat es eine überlegene Leistung bei mathematischen Aufgaben (z. B. 90,2 bei Math-500 im Vergleich zu GPT-4s 74,6) und in mehrsprachigen Benchmarks [2] [5] gezeigt. Diese Spezialisierung macht es für Anwendungen, die in bestimmten Bereichen eine hohe Genauigkeit erfordern, besonders vorteilhaft.
Andererseits wird GPT-4 für seine robuste Leistung in einem breiteren Aufgabenspektrum anerkannt. Seine dichte Architektur erleichtert starke Fähigkeiten in Bezug auf die Textgenerierung und die kreativen Anwendungen und ermöglicht es für allgemeine Anwendungsfälle [2] [6].
Effizienz und Ressourcennutzung
Vom Standpunkt der Effizienz aus ist Deepseek-V3 als wirtschaftlicher ausgelegt und erfordert deutlich weniger Rechenressourcen für die Schulungen von ungefähr 2,788 Millionen GPU-Stunden im Vergleich zu den höheren Anforderungen von GPT-4 [1] [4]. Diese Effizienz erstreckt sich auch auf die Betriebskosten. Deepseek-V3 ist für die Verarbeitung von Eingangs- und Ausgangs-Token über 200-mal billiger als GPT-4 [4].
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Expertenarchitektur von Deepseek-V3 Vorteile für Effizienz und Spezialisierung bietet, was sie ideal für gezielte Anwendungen wie Mathematik und mehrsprachige Aufgaben macht. Umgekehrt bietet die dichte Architektur von GPT-4 in einer Vielzahl allgemeiner Aufgaben vielseitig, insbesondere in der Generierung von kreativen Inhalten. Die Wahl zwischen diesen Modellen hängt letztendlich von den spezifischen Anforderungen der vorliegenden Anwendung ab.
Zitate:
[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/