DeepSeek-V3 to zaawansowany model językowy opracowany z wykorzystaniem architektury Mixture-of-Experts (MoE), charakteryzujący się łączną liczbą 671 miliardów parametrów, z czego 37 miliardów jest aktywowanych dla każdego tokena. Model ten został zaprojektowany, aby zoptymalizować wydajność inferencji i obniżyć koszty treningu, dzięki zastosowaniu nowoczesnych technologii takich jak Multi-head Latent Attention (MLA) oraz DeepSeekMoE.
Główne cechy DeepSeek-V3
1. Zaawansowana architektura
DeepSeek-V3 wykorzystuje architekturę MoE, która pozwala aktywować tylko wybrane części parametrów podczas przetwarzania każdego tokena. Podejście to znacznie poprawia efektywność obliczeniową w porównaniu do tradycyjnych modeli gęstych, jednocześnie zmniejszając wymagania obliczeniowe podczas inferencji.
| Cechy | Opis |
|---|---|
| Łączna liczba parametrów | 671 miliardów |
| Parametry aktywowane na token | 37 miliardów |
| Zastosowane technologie | MoE, MLA, DeepSeekMoE |
2. Trening na dużej ilości danych
Model został wstępnie wytrenowany na ogromnym zbiorze danych zawierającym 14,8 biliona wysokiej jakości tokenów, obejmującym szeroki zakres tekstów z różnych źródeł. Następnie DeepSeek-V3 był udoskonalany za pomocą technik uczenia nadzorowanego i uczenia ze wzmocnieniem, poprawiając swoje zdolności rozumienia i generowania języka naturalnego.
| Dane treningowe | Ilość |
| Liczba tokenów | 14,8 biliona |
| Fazy optymalizacji | Nadzorowane, uczenie ze wzmocnieniem |
3. Wyższa wydajność
Według przeprowadzonych ocen DeepSeek-V3 przewyższa wiele innych modeli open-source i osiąga wyniki porównywalne z najbardziej zaawansowanymi modelami zamkniętymi, takimi jak GPT-4o i Claude-3.5-Sonnet. Czyni to z niego jedno z najpotężniejszych dostępnych rozwiązań w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji.
| Model | Wydajność względem GPT-4o |
| DeepSeek-V3 | Porównywalna |
| Inne modele open-source | Niska |
4. Efektywność treningu
Warto zaznaczyć, że DeepSeek-V3 cechuje się dużą efektywnością podczas treningu. Cały proces wymagał tylko 2,788 miliona godzin GPU H800, co jest stosunkowo niską wartością, biorąc pod uwagę złożoność i rozmiar modelu. Pokazuje to nie tylko siłę jego architektury, ale także optymalizację kosztów operacyjnych.
Dostępność Open-Source i wpływ na społeczność
DeepSeek-V3 został udostępniony jako model open-source, a jego kod jest dostępny w oficjalnym repozytorium na GitHub (DeepSeek-V3 na GitHub). Umożliwia to społeczności deweloperów i badaczy wykorzystanie jego potencjału, personalizację i ulepszanie pod kątem konkretnych zastosowań.
Co więcej, model stanowi podstawę popularnego asystenta AI, który wyprzedził ChatGPT w rankingu najczęściej pobieranych darmowych aplikacji w Apple App Store w Stanach Zjednoczonych.
Wnioski
DeepSeek-V3 stanowi ważną innowację w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji. Dzięki efektywnej architekturze, ogromnej ilości danych treningowych oraz konkurencyjnym osiągnięciom, plasuje się jako nowoczesna opcja zarówno dla badań akademickich, jak i zastosowań komercyjnych. Jego dostępność open-source otwiera nowe możliwości rozwoju i wdrażania rozwiązań AI na dużą skalę.
DeepSeek po Polsku, dzięki optymalizacji pod język włoski, dodatkowo przyczynia się do popularyzacji AI w kontekście krajowym, oferując potężne narzędzie do poprawy jakości i precyzji interakcji cyfrowych w języku włoskim.