DeepSeek R1 и DeepSeek V3 - сравнение двух моделей вывода DeepSeek

DeepSeek-AI разработала две впечатляющие модели искусственного интеллекта: DeepSeek R1 и DeepSeek V3. Каждый из них служит разным целям: R1 специализируется на задачах рассуждения, а V3 предназначен для масштабируемой и эффективной языковой обработки. 

В этой статье описаны их особенности, методы обучения и сильные стороны, чтобы помочь вам решить, какая модель соответствует вашим потребностям.

DeepSeek R1: акцент на продвинутом мышлении

ДипСик Р1 — это модель, основанная на рассуждениях, основанная на обучении с подкреплением (RL) для решения сложных задач. Он поставляется в двух версиях: 

DeepSeek R1-Zero и DeepSeek R1. Эти версии имеют одинаковую архитектуру, но различаются подходом к обучению.

Особенности DeepSeek R1

Рассуждения

DeepSeek R1-Zero прошел обучение полностью с использованием RL без какой-либо контролируемой тонкой настройки (SFT). Это позволило модели независимо развивать расширенные функции рассуждения, такие как саморефлексия и проверка. Однако R1-Zero столкнулся с такими проблемами, как повторяющиеся выходные данные и непостоянная читаемость.

Чтобы решить эти проблемы, DeepSeek R1 добавил этап SFT перед RL. Этот шаг улучшил ясность и точность модели, сделав ее более надежным вариантом для решения задач рассуждения.

Методика обучения

Процесс обучения для R1 фокусируется на рассуждениях по цепочке мыслей (CoT), которые помогают модели разбить проблемы на более мелкие и более управляемые шаги. 

Подход CoT делает R1 очень эффективным в таких областях, как математика, программирование и логические рассуждения.

Показатели производительности

DeepSeek R1 исключительно хорошо справляется с тестами, требующими логического мышления. Например:

Он превосходит o1-mini OpenAI в таких задачах, как DROP (92,2% баллов F1) и AIME 2024 (79,8% баллов @1).

Дистиллированные версии, такие как R1-Distill-Qwen-32B, обеспечивают сопоставимые результаты при значительно меньшем количестве параметров, что делает их более доступными для небольших приложений.

Приложения DeepSeek R1

ДипСик Р1 идеально подходит для задач, требующих глубоких рассуждений, таких как академические исследования, приложения для решения проблем и системы поддержки принятия решений. 

Исследователи также могут точно настроить его для конкретных областей благодаря доступности открытого исходного кода.

DeepSeek V3: баланс эффективности и масштабируемости

ДипСик V3 использует другой подход, уделяя особое внимание масштабируемости и эффективности обработки. 

Он построен на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), где для каждого токена активируется только подмножество его параметров, что снижает вычислительные затраты без ущерба для производительности.

Особенности DeepSeek V3

Эффективная архитектура

DeepSeek V3 использует архитектуру MoE, которая активирует 37B параметров из 671B для каждого токена. 

Эта выборочная активация обеспечивает эффективную работу модели, требуя меньше ресурсов во время вывода.

Эффективность обучения

Процесс обучения V3 разработан таким образом, чтобы быть экономически эффективным. Он использует обучение FP8 смешанной точности, что сокращает время работы графического процессора, необходимое для крупномасштабного предварительного обучения. 

Например, для обучения V3 на 14,8 триллионах токенов потребовалось всего 2,788 млн часов графического процессора H800, что сделало его более экономичным по сравнению с другими крупными моделями.

Производительность в тестах

ДипСик V3 преуспевает в математических и многоязычных задачах. Например:

Он набрал 90,7% баллов по CMath и 65,2% прохода @1 по HumanEval для задач кодирования.

В китайскоязычных тестах, таких как CLUEWSC и C-Eval, V3 продемонстрировал замечательную точность, опередив многих конкурентов.

Мультитокеновое предсказание (MTP)

DeepSeek V3 представляет MTP — функцию, которая позволяет прогнозировать несколько токенов одновременно. Это ускоряет вывод и способствует его общей эффективности.

Приложения DeepSeek V3

DeepSeek V3 хорошо подходит для крупномасштабных задач обработки естественного языка (NLP), таких как разговорный ИИ, многоязычный перевод и создание контента. 

Его эффективность делает его отличным выбором для организаций, стремящихся развернуть ИИ в больших масштабах.

DeepSeek R1 против DeepSeek V3: Сравнение DeepSeek R1 и DeepSeek V3

Хотя обе модели предлагают впечатляющие возможности, их различия делают их подходящими для разных случаев использования.

DeepSeek R1 выделяется при решении сложных задач, предлагая расширенную логику через конвейер на основе RL. 

Между тем, DeepSeek V3 отлично справляется с задачами, требующими больших вычислительных ресурсов, благодаря своей масштабируемой и эффективной конструкции.

Отказ от ответственности за токен DEEPSEEKAI

Пока Технология DeepSeek AI трансформирует отрасли, важно прояснить ее взаимосвязь (или ее отсутствие) с существующими токен DEEPSEEKAI на крипторынке. 

Этот токен, созданный сообществом, вдохновлен продуктами DeepSeek, но официально не связан с компанией.

Токен DEEPSEEKAI — это инициатива фанатов, и, хотя она имеет то же название, она не представляет технологию или услуги DeepSeek. 

Инвесторы и криптоэнтузиасты должны быть осторожны и понимать, что токен не имеет прямой связи с DeepSeek AI или его экосистемой. 

Для получения точных обновлений и информации о DeepSeek пользователи должны полагаться на официальные каналы и не связывать продукт со сторонними токенами.

Заключение

Выбор между DeepSeek R1 и DeepSeek V3 зависит от ваших конкретных потребностей. Если вы ищете модель, способную решать сложные задачи, DeepSeek R1 — это то, что вам нужно. лучший вариант. 

Его способность разбирать сложные проблемы и обеспечивать четкое обоснование делает его неоценимым для исследований и академических приложений.

С другой стороны, если вы сосредоточены на крупномасштабных задачах НЛП или многоязычных приложениях, DeepSeek V3 предлагает непревзойденную эффективность и производительность. 

Масштабируемая архитектура и экономичное обучение делают его отличным выбором для организаций, которым требуются надежные решения искусственного интеллекта.

Обе модели представляют значительные достижения в разработке ИИ. Понимая их сильные стороны и возможности, вы сможете принять обоснованное решение о том, какая модель лучше всего соответствует вашим целям.

Часто задаваемые вопросы

1. Каковы основные различия между DeepSeek R1 и V3?

DeepSeek R1 специализируется на задачах рассуждения с использованием обучения с подкреплением, а DeepSeek V3 фокусируется на масштабируемой и эффективной обработке естественного языка с помощью своей архитектуры Mixture-of-Experts.

2. Какая модель более рентабельна для обучения?

DeepSeek V3 более экономичен и требует меньше часов работы графического процессора благодаря своей системе обучения FP8 смешанной точности.

3. Можно ли развернуть обе модели локально?

Да, и DeepSeek R1, и V3 поддерживают локальное развертывание с подробными инструкциями по настройке оборудования и программного обеспечения.

Внимание инвестора 

Хотя ажиотаж вокруг криптовалюты был захватывающим, помните, что криптопространство может быть нестабильным. Всегда проводите исследования, оценивайте свою толерантность к риску и учитывайте долгосрочный потенциал любых инвестиций.

Официальный сайт Bitrue:

Веб-сайт: https://www.bitrue.com/

Зарегистрироваться: https://www.bitrue.com/user/register

Отказ от ответственности: Высказанные мнения принадлежат исключительно автору и не отражают точку зрения этой платформы. Эта платформа и ее филиалы не несут никакой ответственности за точность и пригодность предоставленной информации. Он предназначен только для информационных целей и не предназначен для предоставления финансовых или инвестиционных советов.