Deepseek-V3 dan GPT-4 mewakili dua arsitektur canggih di ranah model bahasa, masing-masing dengan metodologi dan kekuatan yang berbeda.
Ikhtisar Arsitektur
** Deepseek-V3 menggunakan arsitektur campuran (MOE), yang memungkinkannya untuk mengaktifkan hanya sebagian dari parameternya 37 miliar dari total 671 miliar per token yang diproses. Desain ini meningkatkan efisiensi dan spesialisasi, memungkinkan model untuk unggul dalam tugas -tugas tertentu seperti penalaran matematika dan dukungan multibahasa. Arsitektur ini menggabungkan inovasi seperti Multi-Head Latent Attention (MLA) dan strategi penyeimbang beban bebas bantu-kehilangan, yang mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya dan meningkatkan kinerja selama inferensi dan pelatihan [1] [2] [3].
Sebaliknya, GPT-4 menggunakan arsitektur padat di mana semua parameter terlibat untuk setiap tugas. Pendekatan ini memberikan kemampuan yang lebih umum di berbagai aplikasi tetapi dapat kurang efisien dalam hal penggunaan sumber daya dibandingkan dengan model MOE. GPT-4 dikenal karena keserbagunaannya dalam menangani berbagai tugas, termasuk penulisan kreatif dan generasi teks tujuan umum, mendapat manfaat dari pelatihan ekstensif pada beragam dataset [2] [4].
Kinerja dan spesialisasi
Arsitektur MOE Deepseek-V3 memungkinkannya untuk berspesialisasi secara efektif dalam domain tertentu. Misalnya, ia telah menunjukkan kinerja yang unggul dalam tugas matematika (mis., Mencetak 90,2 pada Math-500 dibandingkan dengan 74,6 GPT-4) dan unggul dalam tolok ukur multibahasa [2] [5]. Spesialisasi ini membuatnya sangat menguntungkan untuk aplikasi yang membutuhkan presisi tinggi di bidang tertentu.
Di sisi lain, GPT-4 diakui karena kinerjanya yang kuat di seluruh spektrum tugas yang lebih luas. Arsitekturnya yang padat memfasilitasi kemampuan yang kuat dalam pembuatan teks dan aplikasi kreatif, membuatnya cocok untuk kasus penggunaan tujuan umum [2] [6].
Efisiensi dan pemanfaatan sumber daya
Dari sudut pandang efisiensi, Deepseek-V3 dirancang agar lebih ekonomis, membutuhkan sumber daya komputasi yang jauh lebih sedikit untuk pelatihan sekitar 2,788 juta jam GPU dibandingkan dengan tuntutan GPT-4 yang lebih tinggi [1] [4]. Efisiensi ini juga meluas ke biaya operasional; Deepseek-V3 dilaporkan lebih dari 200 kali lebih murah daripada GPT-4 untuk memproses input dan token output [4].
Kesimpulan
Singkatnya, arsitektur campuran para ahli dari Deepseek-V3 memberikan keuntungan dalam efisiensi dan spesialisasi, menjadikannya ideal untuk aplikasi yang ditargetkan seperti matematika dan tugas multibahasa. Sebaliknya, arsitektur padat GPT-4 menawarkan keserbagunaan di berbagai tugas umum, terutama dalam pembuatan konten kreatif. Pilihan antara model -model ini pada akhirnya tergantung pada persyaratan spesifik aplikasi yang ada.
Kutipan:
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://codefinity.com/blog/deepseek-v3-vs-catgpt-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/