DeepSeek-V3 és GPT-4 két fejlett architektúrát képviselnek a nyelvmodellek birodalmában, mindegyik különálló módszerekkel és erősségekkel rendelkezik.
Építészet áttekintése
** A DeepSeek-V3 szakemberek (MOE) architektúrát alkalmaz, amely lehetővé teszi, hogy a paramétereknek csak egy részhalmazát aktiválja, 37 milliárdból, az összesen 671 milliárd milliárd dollárból feldolgozott. Ez a kialakítás javítja a hatékonyságot és a specializációt, lehetővé téve a modell számára, hogy kiemelkedjen olyan speciális feladatokban, mint például a matematikai érvelés és a többnyelvű támogatás. Az építészet magában foglalja az olyan innovációkat, mint a többfejű látens figyelmet (MLA) és egy segédvesztés nélküli terheléselosztási stratégiát, amelyek optimalizálják az erőforrás-felhasználást és javítják a teljesítményt a következtetés és az edzés során [1] [2] [3].
Ezzel szemben a GPT-4 sűrű architektúrát használ, ahol minden feladat minden paraméter részt vesz. Ez a megközelítés az alkalmazások széles körében általánosabb képességet biztosít, de az erőforrás -felhasználás szempontjából kevésbé lehet hatékony a MOE modellhez képest. A GPT-4 ismert a különféle feladatok kezelésében, beleértve a kreatív írást és az általános célú szöveggenerációt, amely a különféle adatkészletekkel kapcsolatos kiterjedt képzésekből részesül [2] [4].
Teljesítmény és specializáció
A DeepSeek-V3 MOE architektúrája lehetővé teszi, hogy bizonyos területeken hatékonyan specializálódjon. Például kimutatta a matematikai feladatok kiváló teljesítményét (például a Math-500-on 90,2-es pontszámot a GPT-4 74,6-hoz képest) és a többnyelvű referenciaértékekben az Excels [2] [5]. Ez a specializáció különösen előnyös az alkalmazások számára, amelyek bizonyos területeken nagy pontosságot igényelnek.
Másrészt a GPT-4 elismerésre kerül a robusztus teljesítményéért a feladatok szélesebb spektrumán keresztül. Sűrű építészete megkönnyíti a szöveges generációs és kreatív alkalmazások erős képességeit, így alkalmassá teszi az általános célú felhasználási esetekre [2] [6].
Hatékonyság és erőforrás -felhasználás
Hatékonysági szempontból a DeepSeek-V3-ot gazdaságosabbnak tervezték, és szignifikánsan kevesebb számítási erőforrást igényel a képzéshez körülbelül 2,788 millió GPU órával, összehasonlítva a GPT-4 magasabb igényeivel [1] [4]. Ez a hatékonyság kiterjed a működési költségekre is; A deepSeek-V3-ról számoltak be, hogy több mint 200-szor olcsóbb, mint a GPT-4 a bemeneti és kimeneti tokenek feldolgozásához [4].
Következtetés
Összefoglalva: a DeepSeek-V3 szakemberek építészete előnyeit nyújtja a hatékonyság és a specializáció szempontjából, ideálissá téve a célzott alkalmazásokhoz, például a matematikához és a többnyelvű feladatokhoz. Ezzel szemben a GPT-4 sűrű architektúrája sokoldalúságot kínál az általános feladatok szélesebb körében, különösen a kreatív tartalomgenerációban. A modellek közötti választás végül a jelen alkalmazás konkrét követelményeitől függ.
Idézetek:
[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_It_it_truly_better_than/