Deepseek-V3 ja GPT-4 esindavad keelemudelite valdkonnas kahte täiustatud arhitektuuri, millest igaühel on selged metoodikad ja tugevused.
Arhitektuuri ülevaade
** Deepseek-V3 kasutab kogemuste segu (MOE) arhitektuuri, mis võimaldab tal aktiveerida ainult oma parameetrite alamhulga 37 miljardit-kokku 671 miljardit töödeldud märgi kohta. See disain suurendab tõhusust ja spetsialiseerumist, võimaldades mudelil silma paista konkreetsetes ülesannetes nagu matemaatiline mõttekäik ja mitmekeelne tugi. Arhitektuur hõlmab selliseid uuendusi nagu mitmepeaga varjatud tähelepanu (MLA) ja lisakaotusevaba koormuse tasakaalustamise strateegia, mis optimeerib ressursside kasutamist ja parandavad jõudlust järelduste ja koolituse ajal [1] [2] [3].
Seevastu GPT-4 kasutab tihedat arhitektuuri, kus kõik parameetrid tegelevad iga ülesande jaoks. See lähenemisviis pakub üldisemat võimalust laias valikus rakendustes, kuid võib olla vähem tõhus ressursside kasutamisel võrreldes MOE mudeliga. GPT-4 on tuntud mitmekülgsuse poolest erinevate ülesannete käsitlemisel, sealhulgas loomingulise kirjutamise ja üldotstarbelise teksti genereerimise poolest, saades kasu ulatuslikust koolitusest erinevates andmekogudes [2] [4].
jõudlus ja spetsialiseerumine
Deepseek-V3 MOE arhitektuur võimaldab tal tõhusalt spetsialiseeruda teatud domeenides. Näiteks on see näidanud suurepärast jõudlust matemaatiliste ülesannete osas (nt matemaatika-500 punktis 90,2, võrreldes GPT-4 74,6-ga) ja silma paista mitmekeelsetes võrdlusalustes [2] [5]. See spetsialiseerumine on eriti soodne rakenduste jaoks, mis nõuavad konkreetsetes piirkondades suurt täpsust.
Teisest küljest tunnustatakse GPT-4 oma tugeva jõudluse eest laiema ülesannete spektris. Selle tihe arhitektuur hõlbustab tugevaid võimalusi teksti genereerimisel ja loomingulistes rakendustes, muutes selle sobivaks üldotstarbeliseks kasutamise juhtumiteks [2] [6].
Tõhusus ja ressursside kasutamine
Tõhususe seisukohast on Deepseek-V3 kavandatud olema ökonoomsemaks, nõudes GPT-4 suurema nõudmistega võrreldes umbes 2,788 miljoni GPU tundide koolitamiseks oluliselt vähem arvutusressursse [1] [4]. See tõhusus laieneb ka tegevuskuludele; Sisendi- ja väljundmärkide töötlemisel on Deepseek-V3 väidetavalt üle 200 korda odavamad kui GPT-4 [4].
Järeldus
Kokkuvõtlikult pakub Deepseek-V3 segu arhitektuuri segu eeliseid tõhususes ja spetsialiseerumisel, muutes selle ideaalseks suunatud rakenduste jaoks nagu matemaatika ja mitmekeelsed ülesanded. Seevastu GPT-4 tihe arhitektuur pakub mitmekülgsust laiema hulga üldiste ülesannete vahel, eriti loomingulise sisu genereerimisel. Nende mudelite valik sõltub lõppkokkuvõttes käsiloleva rakenduse konkreetsetest nõuetest.
Tsitaadid:
[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://mischool.so/articles/deepseek-v3
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/Labels
]