DeepSeek-V3 un GPT-4 attēlo divas uzlabotas arhitektūras valodu modeļu jomā, katra ar atšķirīgām metodoloģijām un stiprajām pusēm.
arhitektūras pārskats
** DeepSEEK-V3 izmanto Experts (MOE) arhitektūru, kas ļauj tai aktivizēt tikai tā parametru apakškopu-37 miljardus no kopumā 671 miljarda par apstrādāto marķieri. Šis dizains uzlabo efektivitāti un specializāciju, ļaujot modelim izcelties īpašos uzdevumos, piemēram, matemātiskā spriešana un daudzvalodu atbalsts. Arhitektūrā ir iekļauti tādi jauninājumi kā vairāku galvu latenta uzmanība (MLA) un bezspēcīga slodzes līdzsvarošanas stratēģija, kas optimizē resursu izmantošanu un uzlabo veiktspēju secinājumu un apmācības laikā [1] [2] [3].
Turpretī GPT-4 izmanto blīvu arhitektūru, kurā visi parametri ir iesaistīti katram uzdevumam. Šī pieeja nodrošina vispārīgāku spēju plašā lietojumprogrammu diapazonā, bet var būt mazāk efektīva resursu izmantošanas ziņā, salīdzinot ar MOE modeli. GPT-4 ir pazīstams ar savu daudzpusību, veicot dažādus uzdevumus, ieskaitot radošo rakstīšanu un vispārējas nozīmes teksta ģenerēšanu, kas gūst labumu no plašām apmācībām dažādās datu kopās [2] [4].
Veiktspēja un specializācija
DeepSeek-V3 MOE arhitektūra ļauj tai efektīvi specializēties noteiktos domēnos. Piemēram, tas ir parādījis izcilu sniegumu matemātiskos uzdevumos (piemēram, 90,2 vērtējums par matemātiku-500, salīdzinot ar GPT-4 74,6) un izceļas daudzvalodu etalonos [2] [5]. Šī specializācija padara to īpaši izdevīgu lietojumprogrammām, kurām nepieciešama augsta precizitāte noteiktās jomās.
No otras puses, GPT-4 tiek atzīts par tā spēcīgo sniegumu plašākā uzdevumu spektrā. Tās blīvā arhitektūra atvieglo spēcīgas iespējas teksta ģenerēšanā un radošajās lietojumprogrammās, padarot to piemērotu vispārējas nozīmes lietošanas gadījumiem [2] [6].
efektivitāte un resursu izmantošana
Raugoties no efektivitātes viedokļa, DeepSEEK-V3 ir paredzēts ekonomiskākam, un tam ir nepieciešams ievērojami mazāk skaitļošanas resursu aptuveni 2,788 miljonu GPU stundu, salīdzinot ar GPT-4 augstākajām prasībām [1] [4]. Šī efektivitāte attiecas arī uz darbības izmaksām; Tiek ziņots, ka DeepSEEK-V3 ir vairāk nekā 200 reizes lētāks nekā GPT-4, lai apstrādātu ievades un izvades žetonus [4].
Secinājums
Rezumējot, DeepSEEK-V3 Experts maisījuma arhitektūra nodrošina efektivitātes un specializācijas priekšrocības, padarot to ideālu mērķtiecīgām lietojumprogrammām, piemēram, matemātikai un daudzvalodu uzdevumiem. Un otrādi, GPT-4 blīvā arhitektūra piedāvā daudzpusību plašākā vispārējo uzdevumu klāstā, īpaši radošā satura ģenerācijā. Izvēle starp šiem modeļiem galu galā ir atkarīga no konkrētajām lietojumprogrammas prasībām.
Atsauces:
[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/