„Deepseek-V3“ ir „GPT-4“ yra dvi pažangios architektūros kalbų modelių srityje, kiekviena iš jų turi skirtingas metodikas ir stipriąsias puses.
Architektūros apžvalga
** „Deepseeek-V3“ naudojama ekspertų mišinio (MOE) architektūra, kuri leidžia suaktyvinti tik jo parametrų pogrupį iš visų 671 milijardo kiekvieno prieigos rakto pogrupio. Šis dizainas padidina efektyvumą ir specializaciją, leidžiančią modeliui tobulėti atliekant konkrečias užduotis, tokias kaip matematinis samprotavimas ir daugiakalbė parama. Architektūra apima naujoves, tokias kaip daugiafunkcinis latentinis dėmesys (MLA) ir pagalbinių apkrovos balansavimo strategijų be nuostolių, o tai optimizuoja išteklių panaudojimą ir pagerina našumą išvadų ir mokymo metu [1] [2] [3].
Priešingai, „GPT-4“ naudoja tankią architektūrą, kurioje visi parametrai užsiima kiekviena užduotimi. Šis metodas suteikia daugiau bendrų galimybių įvairiose programose, tačiau, palyginti su MOE modeliu, jis gali būti ne toks efektyvus. „GPT-4“ yra žinomas dėl savo universalumo tvarkant įvairias užduotis, įskaitant kūrybinį rašymą ir bendrosios paskirties teksto generavimą, pasinaudojant dideliais mokymais įvairiuose duomenų rinkiniuose [2] [4].
Našumas ir specializacija
„Deepseek-V3“ „Moe“ architektūra leidžia jai efektyviai specializuotis tam tikrose srityse. Pavyzdžiui, tai parodė aukštesnį matematinių užduočių atlikimą (pvz., Įvertinimą 90,2 „Math-500“, palyginti su GPT-4 74,6) ir daugiakalbiuose etalonuose [2] [5]. Ši specializacija daro jį ypač naudinga programoms, reikalaujančioms aukšto tikslumo konkrečiose srityse.
Kita vertus, GPT-4 yra pripažįstamas už tvirtą našumą per platesnį užduočių spektrą. Jos tanki architektūra palengvina stiprias teksto generavimo ir kūrybinių programų galimybes, todėl ji yra tinkama bendrosios paskirties naudojimo atvejams [2] [6].
efektyvumo ir išteklių panaudojimas
Efektyvumo požiūriu, „Deepseeek-V3“ yra skirtas ekonomiškesniam, reikalaujantis žymiai mažiau skaičiavimo išteklių mokymui maždaug 2,788 mln. GPU valandų, palyginti su didesniais GPT-4 reikalavimais [1] [4]. Šis efektyvumas taip pat padidėja iki veiklos išlaidų; Pranešama, kad „Deepseek-V3“ yra daugiau nei 200 kartų pigesnis nei GPT-4, kai reikia apdoroti įvesties ir išvesties žetonus [4].
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseeek-V3“ ekspertų mišinio architektūra suteikia efektyvumo ir specializacijos pranašumų, todėl jis yra idealus tikslinėms programoms, tokioms kaip matematika ir daugiakalbės užduotys. Atvirkščiai, tanki „GPT-4“ architektūra siūlo universalumą įvairiose bendrose užduotyse, ypač kūrybinio turinio generavime. Pasirinkimas tarp šių modelių galiausiai priklauso nuo konkrečių paraiškos reikalavimų.
Citatos:
[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_try_better_than/