DeepSeek-V3 та GPT-4 представляють дві вдосконалені архітектури в царині мовних моделей, кожен з яких має чіткі методології та сильні сторони.
Огляд архітектури
** DeepSeek-V3 використовує архітектуру суміші експертів (МОЕ), яка дозволяє їй активувати лише підмножину своїх параметрів 37 мільярдів із загальної кількості 671 мільярдів за обробку токенів. Ця конструкція підвищує ефективність та спеціалізацію, що дозволяє моделі досягти успіху в конкретних завданнях, таких як математичні міркування та багатомовна підтримка. Архітектура включає в себе такі інновації, як багатоголівна латентна увага (MLA) та стратегія збалансування навантаження, що допоміг, які оптимізують використання ресурсів та покращують продуктивність під час висновку та навчання [1] [2] [3].
На відміну від цього, GPT-4 використовує щільну архітектуру, де всі параметри займаються для кожного завдання. Цей підхід забезпечує більш узагальнену здатність у широкому діапазоні додатків, але може бути менш ефективним з точки зору використання ресурсів порівняно з моделлю MOE. GPT-4 відомий своєю універсальністю у вирішенні різних завдань, включаючи творче письмо та генерацію тексту загального призначення, що виграє від великої підготовки до різних наборів даних [2] [4].
Продуктивність та спеціалізація
Архітектура MOE DeepSeek-V3 дозволяє їй ефективно спеціалізуватися в певних областях. Наприклад, він продемонстрував чудову ефективність у математичних завданнях (наприклад, за оцінкою 90,2 на Math-500 порівняно з 74,6 GPT-4) та досконалими в багатомовних орієнтирах [2] [5]. Ця спеціалізація робить його особливо вигідним для додатків, що потребують високої точності в конкретних областях.
З іншого боку, GPT-4 визнається своїми надійними показниками у більш широкому спектрі завдань. Його щільна архітектура сприяє сильним можливостям у створенні тексту та творчих додатках, що робить його придатним для випадків використання загального призначення [2] [6].
Ефективність та використання ресурсів
З точки зору ефективності, DeepSeek-V3 розроблений як більш економічний, вимагаючи значно менше обчислювальних ресурсів для навчання приблизно 2,788 мільйона годин GPU порівняно з більш високими вимогами GPT-4 [1] [4]. Ця ефективність поширюється і на експлуатаційні витрати; Повідомляється, що DeepSeek-V3 в більш ніж 200 разів дешевше, ніж GPT-4 для обробки вхідних та вихідних жетонів [4].
Висновок
Підводячи підсумок, архітектура суміші Experts DeepSeek-V3 забезпечує переваги ефективності та спеціалізації, що робить її ідеальною для цільових застосувань, таких як математика та багатомовні завдання. І навпаки, щільна архітектура GPT-4 пропонує універсальність у більш широкому масиві загальних завдань, особливо в творчому генерації контенту. Вибір між цими моделями в кінцевому підсумку залежить від конкретних вимог програми.
Цитати:
[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_deepeek_v3_is_it_truly_better_than/