DeepSeek-V3 i GPT-4 reprezentują dwie zaawansowane architektury w dziedzinie modeli językowych, każda z wyraźnymi metodologią i mocnymi stronami.
Przegląd architektury
** Deepseek-V3 wykorzystuje architekturę mieszanki ekspertów (MOE), która pozwala jej aktywować tylko podzbiór 37 miliardów parametrów z łącznie 671 miliardów na token. Ten projekt zwiększa wydajność i specjalizację, umożliwiając modelu do doskonalenia określonych zadań, takich jak rozumowanie matematyczne i wsparcie wielojęzyczne. Architektura obejmuje innowacje, takie jak wielorakiejska uwaga utajona (MLA) i strategia równoważenia obciążenia bez pomocy, która optymalizuje wykorzystanie zasobów i poprawiają wydajność podczas wnioskowania i szkolenia [1] [2] [3].
Natomiast GPT-4 wykorzystuje gęstą architekturę, w której wszystkie parametry są zaangażowane w każde zadanie. Podejście to zapewnia bardziej uogólnioną zdolność w szerokim zakresie aplikacji, ale może być mniej wydajne pod względem wykorzystania zasobów w porównaniu z modelem MOE. GPT-4 jest znany ze swojej wszechstronności w obsłudze różnych zadań, w tym kreatywnego pisania i generowania tekstu ogólnego przeznaczenia, korzystając z szerokiego szkolenia z różnych zestawów danych [2] [4].
wydajność i specjalizacja
Architektura MOE Deepseek-V3 pozwala jej skutecznie specjalizować się w niektórych domenach. Na przykład wykazał doskonałą wydajność w zadaniach matematycznych (np. Ocena 90,2 w Math-500 w porównaniu z 74,6 GPT-4) i wyróżnia się wielojęzycznymi punktami odniesienia [2] [5]. Ta specjalizacja sprawia, że jest szczególnie korzystna dla aplikacji wymagających wysokiej precyzji w określonych obszarach.
Z drugiej strony GPT-4 jest rozpoznawany za solidną wydajność w szerszym spektrum zadań. Jego gęsta architektura ułatwia silne możliwości generowania tekstu i aplikacji kreatywnych, dzięki czemu jest odpowiednia do ogólnego zastosowania przypadków użycia [2] [6].
Wydajność i wykorzystanie zasobów
Z punktu widzenia wydajności Deepseek-V3 jest zaprojektowany tak, aby był bardziej ekonomiczny, co wymaga znacznie mniej zasobów obliczeniowych na szkolenie około 2,788 miliona godzin GPU w porównaniu z wyższymi wymaganiami GPT-4 [1] [4]. Wydajność ta rozciąga się również na koszty operacyjne; Doniesiono, że DeepSeek-V3 jest ponad 200 razy tańszy niż GPT-4 do przetwarzania tokenów wejściowych i wyjściowych [4].
Wniosek
Podsumowując, architektura mieszanki ekspertów DeepSeek-V3 zapewnia korzyści w zakresie wydajności i specjalizacji, dzięki czemu jest idealna do ukierunkowanych zastosowań, takich jak matematyka i zadania wielojęzyczne. I odwrotnie, gęsta architektura GPT-4 oferuje wszechstronność w szerszej gamie ogólnych zadań, szczególnie w zakresie generowania treści kreatywnych. Wybór między tymi modelami ostatecznie zależy od konkretnych wymagań podanego zastosowania.
Cytaty:
[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_trusty_better_than/