Deepseek V3 : 6710億パラメータを持つMixture-of-Experts言語モデルです。

Deepseek V3

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紹介 :

DeepSeek-V3は、総パラメータ数6710億、活性化パラメータ数370億の強力なMixture-of-Experts（MoE）言語モデルです。DeepSeek-V2で実証済みのMulti-head Latent Attention（MLA）とDeepSeekMoEアーキテクチャを採用しています。さらに、DeepSeek-V3では、初めて補助損失なしの負荷均衡戦略を採用し、多トークン予測トレーニング目標を設定することで、より強力な性能を実現しました。DeepSeek-V3は14.8兆の高品質トークンで事前学習され、その後、教師あり微調整と強化学習段階を経て、その能力を最大限に活用しています。総合的な評価によると、DeepSeek-V3は他のオープンソースモデルを凌駕し、主要なクローズドソースモデルと同等の性能に達しています。優れた性能にもかかわらず、DeepSeek-V3の完全なトレーニングにはわずか2.788M H800 GPU時間しか必要なく、トレーニングプロセスは非常に安定しています。

ターゲットユーザー :

DeepSeek-V3のターゲットユーザーは、大規模な自然言語処理タスクを処理するための効率的で低コスト、かつ高性能な言語モデルを必要とする研究者、開発者、企業です。その優れた性能とコスト効率により、機械翻訳、テキスト要約、質問応答システムなど、大量のデータと複雑なタスクの処理が必要なシナリオに特に適しています。

総訪問数： 502.6M

最も高い割合の地域： US(19.34%)

ウェブサイト閲覧数： 695.0K

使用シナリオ

金融分野では、DeepSeek-V3は大量の金融ニュースやレポートを分析し、重要な情報を抽出するために使用できる。

医療分野では、モデルは医学文献を理解し分析し、医薬品開発や症例研究を支援できる。

教育分野では、DeepSeek-V3は補助ツールとして、学生や研究者が学術資料を迅速に取得し、複雑な問題を解決するのに役立つ。

製品特徴

Multi-head Latent Attention（MLA）とDeepSeekMoEアーキテクチャを採用し、モデル効率を向上させる。

補助損失なしの負荷均衡戦略により、性能劣化を抑制する。

多トークン予測トレーニング目標により、モデル性能を強化し、推論を高速化する。

FP8混合精度トレーニングフレームワークにより、トレーニングコストを削減する。