Deepseek-V3 a GPT-4 predstavujú dve pokročilé architektúry v oblasti jazykových modelov, z ktorých každá má odlišné metodiky a silné stránky.
Prehľad architektúry ##
** Deepseek-V3 používa architektúru zmesi expertov (MOE), ktorá jej umožňuje aktivovať iba podskupinu svojich parametrov 37 miliárd z celkového spracovania 671 miliárd na token. Tento návrh zvyšuje účinnosť a špecializáciu, čo umožňuje modelu vyniknúť v konkrétnych úlohách, ako je matematické zdôvodnenie a viacjazyčná podpora. Architektúra obsahuje inovácie, ako je viacnásobná latentná pozornosť (MLA) a stratégia vyrovnávania zaťaženia bez pomocného strávenia, ktorá optimalizuje využitie zdrojov a zlepšuje výkon počas inferencie a školenia [1] [2] [3].
Naopak, GPT-4 využíva hustú architektúru, kde sú všetky parametre zapojené pre každú úlohu. Tento prístup poskytuje všeobecnejšiu schopnosť v širokom spektre aplikácií, ale môže byť menej efektívny z hľadiska využívania zdrojov v porovnaní s modelom MOE. GPT-4 je známy svojou všestrannosťou pri riešení rôznych úloh, vrátane tvorivého písania a všeobecnej výroby textu, ktorý ťaží z rozsiahleho školenia na rôznych súboroch údajov [2] [4].
Výkon a špecializácia
Architektúra MOE Deepseek-V3 mu umožňuje efektívne špecializovať sa na určité domény. Napríklad preukázala vynikajúci výkon v matematických úlohách (napr. Bodovanie 90,2 na Math-500 v porovnaní s 74,6 GPT-4) a vyniká vo viacjazyčných referenčných hodnotách [2] [5]. Vďaka tejto špecializácii je obzvlášť výhodné pre aplikácie, ktoré si vyžadujú vysokú presnosť v konkrétnych oblastiach.
Na druhej strane je GPT-4 uznávaný pre svoj robustný výkon v širšom spektre úloh. Jeho hustá architektúra uľahčuje silné schopnosti v generovaní textu a kreatívnych aplikáciách, vďaka čomu je vhodná pre prípady použitia všeobecného účtu [2] [6].
Efektívnosť a využitie zdrojov
Z hľadiska efektívnosti je Deepseek-V3 navrhnutý tak, aby bol ekonomickejší a vyžaduje výrazne menej výpočtových zdrojov pre školenie približne 2,788 milióna hodín GPU v porovnaní s vyššími požiadavkami GPT-4 [1] [4]. Táto efektívnosť sa rozširuje aj na prevádzkové náklady; Na spracovanie vstupných a výstupných tokenov sa uvádza, že Deepseek-V3 je viac ako 200-krát lacnejší ako GPT-4 [4].
Záver
Stručne povedané, architektúra zmesi expertov spoločnosti Deepseek-V3 poskytuje výhody v efektívnosti a špecializácii, čo je ideálna pre cielené aplikácie, ako je matematika a viacjazyčné úlohy. Naopak, hustá architektúra GPT-4 ponúka všestrannosť v širšej škále všeobecných úloh, najmä pri tvorbe tvorivej obsahu. Výber medzi týmito modelmi v konečnom dôsledku závisí od konkrétnych požiadaviek k dispozícii.
Citácie:
[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
Https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/