DeepSeek V3 คืออะไร
DeepSeek V3 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดย DeepSeek เป็นโมเดล MoE ที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์ 37 พันล้านตัวต่อโทเค็นเพื่อการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพ ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าบนโทเค็นจำนวนมหาศาลถึง 14.8 ล้านล้านโทเค็น ทำให้มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับโมเดล closed-source ชั้นนำในขณะที่ยังคงความคุ้มค่า
คุณสมบัติหลักของ DeepSeek V3
DeepSeek V3 มีสถาปัตยกรรมและเทคนิคการฝึกฝนขั้นสูงเพื่อประสิทธิภาพที่เหนือกว่า
Multi-head Latent Attention (MLA) และ DeepSeekMoE
ใช้สถาปัตยกรรม MLA และ DeepSeekMoE เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล
การฝึกฝนที่มีประสิทธิภาพ
ใช้การฝึกฝนแบบ FP8 mixed precision และการออกแบบร่วมกันระหว่างอัลกอริทึม-เฟรมเวิร์ก-ฮาร์ดแวร์ เพื่อการฝึกฝน MoE ข้ามโหนดที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังใช้ Multi-Token Prediction
กระบวนการฝึกฝนที่เสถียร
กระบวนการฝึกฝนมีความเสถียร โดยใช้เวลา H800 GPU 2.788 ล้านชั่วโมง
ข้อดีของ DeepSeek V3
DeepSeek V3 มอบประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง ฟังก์ชันการทำงานที่กว้างขวาง และตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น
ประสิทธิภาพสูง
มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดล open-source อื่นๆ และเทียบเท่ากับโมเดล closed-source ชั้นนำ (เช่น GPT-4o และ Claude-3.5-Sonnet) ในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ ทั้งด้านคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด การใช้เหตุผล และงานหลายภาษา
ฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย
สามารถสร้างและแก้ไขโค้ด ค้นหาเว็บ แก้ปัญหาที่ซับซ้อน แปลภาษา และเขียนเรียงความได้
การปรับใช้ที่ยืดหยุ่น
รองรับการปรับใช้โดยใช้ NVIDIA GPU, AMD GPU และ Huawei Ascend NPU พร้อมตัวเลือกเฟรมเวิร์กหลายแบบ เช่น SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM และ vLLM รองรับการอนุมานแบบ FP8 และ BF16
สถานการณ์การใช้งานของ DeepSeek V3
DeepSeek V3 เหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลายเนื่องจากความสามารถที่แข็งแกร่ง
การสร้างและแก้ไขโค้ด
ช่วยนักพัฒนาโดยการสร้างและแก้ไขโค้ดตามคำอธิบายภาษาธรรมชาติ
การค้นหาเว็บ
ผสานรวมความสามารถในการค้นหาเว็บเพื่อให้ข้อมูลและบริบทที่เป็นปัจจุบัน
การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน
จัดการกับงานการใช้เหตุผลและการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในหลากหลายโดเมน
การแปลและการเขียนเรียงความ
แปลภาษาคุณภาพสูงและช่วยในการเขียนเรียงความและเนื้อหาขนาดยาวอื่นๆ
