DeepSeek-V3 и GPT-4 представляют две передовые архитектуры в области языковых моделей, каждая из которых с различными методологиями и сильными сторонами.
Обзор архитектуры
** DeepSeek-V3 использует архитектуру смеси экспертов (MOE), которая позволяет ей активировать только подмножество своих параметров 37 миллиардов из 671 млрд. На токен. Этот дизайн повышает эффективность и специализацию, позволяя модели преуспеть в определенных задачах, таких как математические рассуждения и многоязычная поддержка. Архитектура включает в себя такие инновации, как многополовое скрытое внимание (MLA) и стратегия балансировки нагрузки без вспомогательных потери, которая оптимизирует использование ресурсов и повышает производительность во время вывода и обучения [1] [2] [3].
Напротив, GPT-4 использует плотную архитектуру, где все параметры вовлечены для каждой задачи. Этот подход обеспечивает более обобщенную возможность для широкого спектра приложений, но может быть менее эффективным с точки зрения использования ресурсов по сравнению с моделью MOE. GPT-4 известен своей универсальностью в выполнении различных задач, включая творческое письмо и генерацию текста общего назначения, извлекая выгоду из обширного обучения различным наборам данных [2] [4].
производительность и специализация
Architecture DeepSeek-V3 MOE позволяет ей эффективно специализироваться в определенных областях. Например, он продемонстрировал превосходную производительность в математических задачах (например, набрал 90,2 по Math-500 по сравнению с GPT-4 74,6) и превосходит в многоязычных критериях [2] [5]. Эта специализация делает его особенно выгодным для приложений, требующих высокой точности в конкретных областях.
С другой стороны, GPT-4 распознается за его надежную производительность в более широком спектре задач. Его плотная архитектура способствует сильным возможностям в генерации текста и творческих приложениях, что делает ее подходящей для общих вариантов использования [2] [6].
эффективность и использование ресурсов
С точки зрения эффективности, DeepSeek-V3 предназначен для того, чтобы быть более экономичным, что требует значительно меньшего количества вычислительных ресурсов для обучения примерно 2,788 млн. ГПУ часов по сравнению с более высокими требованиями GPT-4 [1] [4]. Эта эффективность также распространяется на эксплуатационные расходы; Сообщается, что DeepSeek-V3 в 200 раз дешевле, чем GPT-4 для обработки входных и выходных токенов [4].
Заключение
Таким образом, архитектура DeepSeek-V3 смеси экспертов обеспечивает преимущества в эффективности и специализации, что делает ее идеальным для целевых приложений, таких как математика и многоязычные задачи. И наоборот, плотная архитектура GPT-4 предлагает универсальность в более широком спектре общих задач, особенно в создании творческого контента. Выбор между этими моделями в конечном итоге зависит от конкретных требований приложения под рукой.
Цитаты:
[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/