Deepseek-V3 và GPT-4 đại diện cho hai kiến trúc nâng cao trong lĩnh vực của các mô hình ngôn ngữ, mỗi mô hình có phương pháp và điểm mạnh khác nhau.
Tổng quan về kiến trúc
** DeepSeek-V3 sử dụng kiến trúc hỗn hợp (MOE), cho phép nó chỉ kích hoạt một tập hợp con của các tham số 37 tỷ trong tổng số 671 tỷ trên mỗi mã thông báo được xử lý. Thiết kế này tăng cường hiệu quả và chuyên môn hóa, cho phép mô hình vượt trội trong các nhiệm vụ cụ thể như lý luận toán học và hỗ trợ đa ngôn ngữ. Kiến trúc kết hợp các đổi mới như sự chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA) và chiến lược cân bằng tải không mất phụ trợ, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và cải thiện hiệu suất trong quá trình suy luận và đào tạo [1] [2] [3].
Ngược lại, GPT-4 sử dụng một kiến trúc dày đặc trong đó tất cả các tham số được tham gia cho mọi nhiệm vụ. Cách tiếp cận này cung cấp khả năng tổng quát hơn trên một loạt các ứng dụng nhưng có thể kém hiệu quả hơn về mặt sử dụng tài nguyên so với mô hình MOE. GPT-4 được biết đến với tính linh hoạt trong việc xử lý các nhiệm vụ khác nhau, bao gồm viết sáng tạo và tạo văn bản đa năng, được hưởng lợi từ đào tạo rộng rãi trên các bộ dữ liệu khác nhau [2] [4].
Hiệu suất và chuyên môn hóa
Kiến trúc MOE của DeepSeek-V3 cho phép nó chuyên biệt hiệu quả trong một số lĩnh vực nhất định. Chẳng hạn, nó đã chứng minh hiệu suất vượt trội trong các nhiệm vụ toán học (ví dụ: đạt 90,2 trên Math-500 so với 74,6 của GPT-4) và vượt trội trong các điểm chuẩn đa ngôn ngữ [2] [5]. Chuyên môn này làm cho nó đặc biệt thuận lợi cho các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao trong các lĩnh vực cụ thể.
Mặt khác, GPT-4 được công nhận về hiệu suất mạnh mẽ của nó trên một loạt các nhiệm vụ rộng hơn. Kiến trúc dày đặc của nó tạo điều kiện cho các khả năng mạnh mẽ trong việc tạo văn bản và các ứng dụng sáng tạo, làm cho nó phù hợp với các trường hợp sử dụng đa năng [2] [6].
Hiệu quả và sử dụng tài nguyên
Từ quan điểm hiệu quả, Deepseek-V3 được thiết kế để kinh tế hơn, đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn đáng kể để đào tạo khoảng 2,788 triệu giờ GPU so với nhu cầu cao hơn của GPT-4 [1] [4]. Hiệu quả này cũng mở rộng ra chi phí hoạt động; Deepseek-V3 được báo cáo là rẻ hơn 200 lần so với GPT-4 để xử lý mã thông báo đầu vào và đầu ra [4].
Phần kết luận
Tóm lại, kiến trúc hỗn hợp của DeepSeek-V3 cung cấp các lợi thế về hiệu quả và chuyên môn hóa, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng được nhắm mục tiêu như toán học và các nhiệm vụ đa ngôn ngữ. Ngược lại, kiến trúc dày đặc của GPT-4 cung cấp tính linh hoạt trên một loạt các nhiệm vụ chung, đặc biệt là trong việc tạo nội dung sáng tạo. Sự lựa chọn giữa các mô hình này cuối cùng phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của ứng dụng trong tay.
Trích dẫn:
[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
.