DeepSeek-v3 및 GPT-4는 언어 모델 영역에서 각각 뚜렷한 방법론과 강점을 가진 두 가지 고급 아키텍처를 나타냅니다.
아키텍처 개요
** DeepSeek-V3는 혼합 경험 (MOE) 아키텍처를 사용하여 처리 된 토큰 당 총 6,710 억 개의 파라미터의 서브 세트 만 활성화 할 수 있습니다. 이 설계는 효율성과 전문화를 향상시켜 수학적 추론 및 다국어 지원과 같은 특정 작업에서 모델이 탁월 할 수 있습니다. 이 아키텍처는 MLA (Multi-Head Denatent Treate)와 같은 혁신과 보조 용량이없는로드 밸런싱 전략과 같은 혁신을 통합하여 리소스 활용을 최적화하고 추론 및 훈련 중 성능을 향상시킵니다 [1] [2] [3].
대조적으로, GPT-4는 모든 작업에 모든 매개 변수가 참여하는 조밀 한 아키텍처를 사용합니다. 이 접근법은 광범위한 응용 분야에서보다 일반화 된 기능을 제공하지만 MOE 모델에 비해 리소스 사용 측면에서 덜 효율적일 수 있습니다. GPT-4는 다양한 데이터 세트에 대한 광범위한 교육의 혜택을받는 창의적 작문 및 범용 텍스트 생성을 포함한 다양한 작업을 처리하는 데있어서의 다양성으로 유명합니다 [2] [4].
성능 및 전문화
DeepSeek-V3의 MOE 아키텍처를 통해 특정 도메인에서 효과적으로 전문화 할 수 있습니다. 예를 들어, 수학적 작업에서 우수한 성능을 보여 주었고 (예 : GPT-4의 74.6에 비해 MATH-500에서 90.2 점수) 다국어 벤치 마크에서 탁월합니다 [2] [5]. 이 전문화는 특정 영역에서 높은 정밀도가 필요한 응용 프로그램에 특히 유리합니다.
반면, GPT-4는 광범위한 스펙트럼에서 강력한 성능으로 인정 받고 있습니다. 조밀 한 아키텍처는 텍스트 생성 및 창의적 응용 분야에서 강력한 기능을 용이하게하여 일반 목적 사용 사례에 적합합니다 [2] [6].
효율성 및 자원 활용
효율성 관점에서 DeepSeek-V3는보다 경제적으로 설계되었으며 GPT-4의 높은 요구에 비해 약 2.788 백만 GPU 시간을 훈련하기위한 계산 자원이 훨씬 적습니다 [1] [4]. 이 효율성은 운영 비용으로도 확대됩니다. DeepSeek-V3은 입력 및 출력 토큰을 처리하기 위해 GPT-4보다 200 배 이상 저렴한 것으로보고되었습니다 [4].
결론
요약하면 DeepSeek-V3의 Experts Architecture는 효율성 및 전문화의 장점을 제공하여 수학 및 다국어 작업과 같은 대상 응용 프로그램에 이상적입니다. 반대로, GPT-4의 조밀 한 아키텍처는 특히 창의적인 콘텐츠 생성에서 더 넓은 일반적인 작업에 걸쳐 다양성을 제공합니다. 이 모델들 사이의 선택은 궁극적으로 당면한 응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.
인용 :
[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/