Deepseek-V3 in GPT-4 predstavljata dve napredni arhitekturi v področju jezikovnih modelov, vsaka z različnimi metodologijami in prednostimi.
Pregled arhitekture
** Deepseek-V3 uporablja arhitekturo mešanic eksperit (MOE), ki mu omogoča, da aktivira le podskupino svojih 37 milijard parametrov od skupno 671 milijard obdelanih žetonov. Ta zasnova izboljšuje učinkovitost in specializacijo, kar omogoča modelu, da se odlično odreže pri specifičnih nalogah, kot sta matematično sklepanje in večjezična podpora. Arhitektura vključuje inovacije, kot so večkratna latentna pozornost (MLA) in strategija uravnoteženja obremenitve brez izgube, ki optimizirajo uporabo virov in izboljšajo uspešnost med sklepanjem in usposabljanjem [1] [2] [3].
V nasprotju s tem GPT-4 uporablja gosto arhitekturo, kjer so vsi parametri angažirani za vsako nalogo. Ta pristop zagotavlja bolj posplošeno sposobnost v širokem razponu aplikacij, vendar je lahko manj učinkovit v smislu porabe virov v primerjavi z modelom MOE. GPT-4 je znan po svoji vsestranskosti pri ravnanju z različnimi nalogami, vključno z ustvarjalnim pisanjem in generacijo splošnega namena, ki ima koristi od obsežnega usposabljanja o različnih naborih podatkov [2] [4].
Uspešnost in specializacija
MOE arhitektura Deepseek-V3 omogoča učinkovito specializacijo na določenih področjih. Na primer, pokazal je vrhunsko uspešnost pri matematičnih nalogah (npr. Točkovanje 90,2 na MATH-500 v primerjavi z 74,6 GPT-4) in se odlično odreže v večjezičnih merilih [2] [5]. Ta specializacija je še posebej koristna za aplikacije, ki zahtevajo visoko natančnost na določenih področjih.
Po drugi strani je GPT-4 prepoznan po svoji močni zmogljivosti v širšem spektru nalog. Njegova gosta arhitektura omogoča močne zmogljivosti pri ustvarjanju besedil in ustvarjalnih aplikacijah, zaradi česar je primerna za primere uporabe splošne namene [2] [6].
Učinkovitost in izkoriščanje virov
Z vidika učinkovitosti je Deepseek-V3 zasnovan tako, da je bolj ekonomičen, kar zahteva bistveno manj računskih virov za usposabljanje-približno 2,788 milijona ur GPU v primerjavi z višjimi zahtevami GPT-4 [1] [4]. Ta učinkovitost se razširi tudi na operativne stroške; Deepseek-V3 naj bi bil več kot 200-krat cenejši od GPT-4 za obdelavo vhodnih in izhodnih žetonov [4].
Zaključek
Če povzamemo, arhitektura mešanice ekspertov Deepseek-V3 zagotavlja prednosti pri učinkovitosti in specializaciji, zaradi česar je idealna za ciljne aplikacije, kot so matematika in večjezične naloge. Nasprotno pa gosta arhitektura GPT-4 ponuja vsestranskost v širši paleti splošnih nalog, zlasti pri ustvarjalnem ustvarjanju vsebin. Izbira med temi modeli je na koncu odvisna od posebnih zahtev aplikacije.
Navedbe:
[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/