DeepSeek-V3 และ GPT-4 เป็นตัวแทนสถาปัตยกรรมขั้นสูงสองแห่งในขอบเขตของแบบจำลองภาษาแต่ละแบบมีวิธีการและจุดแข็งที่แตกต่างกัน
ภาพรวมสถาปัตยกรรม
** Deepseek-V3 ใช้สถาปัตยกรรมผสมของ Experts (MOE) ซึ่งช่วยให้สามารถเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ 37 พันล้านจากทั้งหมด 671 พันล้านต่อการประมวลผลโทเค็น การออกแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความเชี่ยวชาญทำให้แบบจำลองสามารถทำได้ดีเยี่ยมในงานเฉพาะเช่นการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และการสนับสนุนหลายภาษา สถาปัตยกรรมรวมเอานวัตกรรมเช่นความสนใจแฝงหลายหัว (MLA) และกลยุทธ์การปรับสมดุลการโหลดแบบปราศจากการสูญเสียซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและปรับปรุงประสิทธิภาพในระหว่างการอนุมานและการฝึกอบรม [1] [2] [3]
ในทางตรงกันข้าม GPT-4 ใช้สถาปัตยกรรมหนาแน่นซึ่งพารามิเตอร์ทั้งหมดมีส่วนร่วมสำหรับทุกงาน วิธีการนี้ให้ความสามารถทั่วไปมากขึ้นในแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย แต่อาจมีประสิทธิภาพน้อยลงในแง่ของการใช้ทรัพยากรเมื่อเทียบกับโมเดล MOE GPT-4 เป็นที่รู้จักกันดีในการจัดการงานต่าง ๆ รวมถึงการเขียนเชิงสร้างสรรค์และการสร้างข้อความทั่วไปที่ได้รับประโยชน์จากการฝึกอบรมอย่างกว้างขวางในชุดข้อมูลที่หลากหลาย [2] [4]
ประสิทธิภาพและความเชี่ยวชาญ
สถาปัตยกรรม MOE ของ Deepseek-V3 ช่วยให้สามารถเชี่ยวชาญได้อย่างมีประสิทธิภาพในบางโดเมน ตัวอย่างเช่นมันแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในงานทางคณิตศาสตร์ (เช่นการให้คะแนน 90.2 ใน MATH-500 เมื่อเทียบกับ 74.6 ของ GPT-4) และ Excels ในการเปรียบเทียบหลายภาษา [2] [5] ความเชี่ยวชาญนี้ทำให้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความแม่นยำสูงในพื้นที่เฉพาะ
ในทางกลับกัน GPT-4 ได้รับการยอมรับสำหรับประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานที่กว้างขึ้นของงาน สถาปัตยกรรมที่หนาแน่นช่วยอำนวยความสะดวกในความสามารถที่แข็งแกร่งในการสร้างข้อความและแอพพลิเคชั่นที่สร้างสรรค์ทำให้เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานทั่วไป [2] [6]
ประสิทธิภาพและการใช้ทรัพยากร
จากมุมมองที่มีประสิทธิภาพ Deepseek-V3 ได้รับการออกแบบให้ประหยัดมากขึ้นโดยต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณน้อยลงอย่างมีนัยสำคัญสำหรับการฝึกอบรมประมาณ 2.788 ล้านชั่วโมง GPU เมื่อเทียบกับความต้องการที่สูงขึ้นของ GPT-4 [1] [4] ประสิทธิภาพนี้ครอบคลุมถึงค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานเช่นกัน Deepseek-V3 มีรายงานว่ามีราคาถูกกว่า GPT-4 มากกว่า 200 เท่าสำหรับการประมวลผลโทเค็นอินพุตและเอาต์พุต [4]
บทสรุป
โดยสรุปสถาปัตยกรรมส่วนผสมของ Deepseek-V3 ของ Experts มีข้อได้เปรียบในด้านประสิทธิภาพและความเชี่ยวชาญทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานเป้าหมายเช่นคณิตศาสตร์และงานหลายภาษา ในทางกลับกันสถาปัตยกรรมหนาแน่นของ GPT-4 นำเสนอความสามารถรอบตัวในงานทั่วไปที่กว้างขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์ ทางเลือกระหว่างโมเดลเหล่านี้ในที่สุดขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชันที่อยู่ในมือ
การอ้างอิง:
[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/