DeepSeek V3 – это мощная языковая модель с открытым исходным кодом, обладающая 671 миллиардом параметров и обученная на 14.8 триллионах токенов. Она способна выполнять множество задач, включая анализ текстов, переводы и написание программного кода.

Архитектурные особенности нейросети DeepSeek V3

Ключевые аспекты модели заключаются в её структуре и методах обучения:

1. Многофункциональное предсказание. Позволяет предсказывать несколько слов одновременно, что увеличивает точность и производительность.
2. Смешанная архитектура экспертов. Включает 256 специализированных нейросетей, из которых восемь активируются для обработки каждого токена, что ускоряет обучение.
3. Механизм многоглавого внимания. Помогает выявлять важнейшие элементы в тексте, позволяя многократное извлечение ключевой информации.

Обучение модели заняло 2.788 миллиона часов работы графических процессоров Nvidia H800 и обошлось в 5.5 миллионов долларов. DeepSeek V3 продемонстрировала превосходство над такими моделями, как GPT-4o и Llama 3 в задачах программирования и обработки текстов.

Возможности нейросети DeepSeek V3

Модель поддерживает контекстное окно на 128 тысяч токенов, что позволяет обрабатывать до 300 страниц текста. Она может:

• Генерировать тексты различных форматов.
• Искать информацию онлайн.
• Расшифровывать диаграммы и объяснять изображения.
• Писать код на нескольких языках программирования.

DeepSeek V3 также поддерживает множество языков, включая русский. Однако она не может анализировать материалы по ссылкам, работая только с загруженными текстами.