Deepseek-V3 ve GPT-4, her biri farklı metodolojilere ve güçlü yönlere sahip dil modelleri alanında iki ileri mimariyi temsil eder.
Mimarlık Genel Bakış
** Deepseek-V3, işlenen jeton başına toplam 671 milyardan 37 milyar parametrelerinin sadece bir alt kümesini etkinleştirmesini sağlayan bir Experts (MOE) karışımı (MOE) mimarisi kullanır. Bu tasarım, modelin matematiksel akıl yürütme ve çok dilli destek gibi belirli görevlerde mükemmel olmasını sağlayarak verimliliği ve uzmanlaşmayı artırır. Mimarlık, kaynak kullanımını optimize eden ve çıkarım ve eğitim sırasında performansı iyileştiren [1] [2] [2] [2] [3] olan çok başlı Gizli Dikkat (MLA) ve yardımcı kayıpsız yük dengeleme stratejisi gibi yenilikleri içerir.
Buna karşılık, GPT-4, tüm parametrelerin her görev için dahil edildiği yoğun bir mimari kullanır. Bu yaklaşım, çok çeşitli uygulamalarda daha genel bir yetenek sağlar, ancak MOE modeline kıyasla kaynak kullanımı açısından daha az verimli olabilir. GPT-4, yaratıcı yazma ve genel amaçlı metin üretimi de dahil olmak üzere çeşitli görevlerin ele alınmasında çok yönlülüğü ile bilinir ve çeşitli veri kümeleri üzerindeki kapsamlı eğitimden yararlanır [2] [4].
Performans ve Uzmanlık
Deepseek-V3'ün MOE mimarisi, belirli alanlarda etkili bir şekilde uzmanlaşmasını sağlar. Örneğin, matematiksel görevlerde (örn., GPT-4'ün 74.6'ya kıyasla MATH-500'de 90.2 puanlanması) ve çok dilli ölçütlerde mükemmel performans göstermiştir [2] [5]. Bu uzmanlık, belirli alanlarda yüksek hassasiyet gerektiren uygulamalar için özellikle avantajlı hale getirir.
Öte yandan, GPT-4 daha geniş bir görev spektrumunda sağlam performansı ile tanınır. Yoğun mimarisi, metin üretiminde ve yaratıcı uygulamalarda güçlü yetenekleri kolaylaştırarak genel amaçlı kullanım durumlarına uygun hale getirir [2] [6].
Verimlilik ve Kaynak Kullanımı
Verimlilik açısından bakıldığında, Deepseek-V3 daha ekonomik olacak şekilde tasarlanmıştır, GPT-4'ün daha yüksek taleplerine kıyasla yaklaşık 2.788 milyon GPU saati eğitim için önemli ölçüde daha az hesaplama kaynağı gerektirir [1] [4]. Bu verimlilik operasyonel maliyetlere de uzanır; Deepseek-V3'ün, giriş ve çıkış belirteçleri için GPT-4'ten 200 kat daha ucuz olduğu bildirilmektedir [4].
Çözüm
Özetle, Deepseek-V3'ün Experts Mimarisi karışımı verimlilik ve uzmanlaşmada avantajlar sağlar, bu da matematik ve çok dilli görevler gibi hedefli uygulamalar için idealdir. Tersine, GPT-4'ün yoğun mimarisi, özellikle yaratıcı içerik üretiminde, daha geniş bir genel görev dizisinde çok yönlülük sunar. Bu modeller arasındaki seçim nihayetinde eldeki uygulamanın özel gereksinimlerine bağlıdır.
Alıntılar:
[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/