A kínai DeepSeek AI által fejlesztett DeepSeek-V3 jelentős áttörést hozott a nyílt forráskódú mesterséges intelligencia világában. A modell 671 milliárd paraméterével és innovatív Mixture-of-Experts (MoE) architektúrájával új szintre emeli a nyelvi modellek teljesítményét.

A rendszer különlegessége, hogy bár hatalmas paraméterkészlettel rendelkezik, működése során csak 37 milliárd paramétert aktivál egyszerre, ami jelentősen növeli hatékonyságát. Ez a “szakértői rendszer” megközelítés lehetővé teszi, hogy minden feladathoz csak a legmegfelelőbb neurális hálózatokat használja.

A DeepSeek-V3 kiemelkedően teljesít szövegalkotásban, fordításban és programozásban, több esetben felvéve a versenyt olyan zárt forráskódú modellekkel is, mint a GPT-4. A Hugging Face platformon szabadon elérhető, és használható. Ez persze biztonsági aggályokat is felvet jogosan.

Azonban a modellnek vannak korlátai is: csak szöveges tartalmakkal dolgozik, és időnként előfordul, hogy tévesen azonosítja magát más AI rendszerekként. Ennek ellenére a DeepSeek-V3 megjelenése jelentős lépés az AI technológia fejlődésében és hozzáférhetőségében.

A DeepSeek-V3 összehasonlítása más LLM rendszerekkel:

Bizonyos források szerint (ismeretlen) az OpneAI kb. 100 millió, míg a Deepseek mindössze 10.000 GPU-val biztosítja a kiszolgálást a userek felé, amit mondanom se kell, hogy környezetszennyező hatását tekintve is jelentős – OpenAI kárára. Szóval ez is jól mutatja, hogy bizony az új kor, új technológiája bizony szennyezőbb a saját környezetünkre nézve, mint például a villanyautók előállításához szükséges gyárak…

* Magyarázat:

Multimodális AI:

• Olyan AI rendszer, amely több különböző típusú adatot (modalitást) képes egyszerre feldolgozni és integrálni
• Főbb modalitások: szöveg, kép, hang, videó és egyéb érzékelési adatok
• A különböző adattípusokat együttesen elemzi és használja fel a pontosabb megértéshez és válaszadáshoz
• Például egy multimodális chatbot képes szöveget és képet is értelmezni egyszerre

Kontextus ablak (Context window):

• Az a maximális tokenszám/szövegmennyiség, amit az AI modell egyszerre képes feldolgozni és figyelembe venni
• Meghatározza, hogy mennyi korábbi információt tud a modell egyszerre kezelni és felhasználni a válaszadáshoz
• Nagyobb kontextus ablak = több előzményt tud figyelembe venni, pontosabb válaszok

Hasznos infók:

DeepSeek-V3:

• Legerősebb területei: kódolás, fordítás, szövegalkotás
• Kiemelkedően költséghatékony (5.5M USD fejlesztési költség)
• 671B paraméterrel rendelkezik, de egyszerre csak 37B-t használ (MoE architektúra)
• Nyílt forráskódú, szabadon használható
• Háromszor gyorsabb, mint elődje (V2)
• Korlátja: csak szöveges tartalmakat kezel

GPT-4:

• Általános AI feladatokban kiemelkedő
• Multimodális képességek (szöveg, kép, hang feldolgozás)
• Rendkívül pontos válaszadás
• Nagy méretű kontextus ablak
• Magas fejlesztési költség (100M+ USD)
• Zárt forráskódú, csak API-n keresztül elérhető

Llama 3.1:

• 405B paraméterrel működik
• Meta által fejlesztett nyílt forráskódú modell
• Jó általános teljesítmény
• Kisebb kontextus ablak mint versenytársai
• Magas képzési költség (~500M USD)
• Közösségi fejlesztésre optimalizált

Claude 3.5:

• Anthropic fejlesztése
• Kiemelkedő érvelési és elemzési képességek
• Magas pontosságú válaszadás
• Etikus AI működésre tervezve
• Részletes dokumentum-elemzési képességek
• Zárt forráskódú, vállalati felhasználásra optimalizált

Qwen 2.5:

• Alibaba fejlesztése
• 72B paraméterrel működik
• Kiváló kínai nyelvi képességek
• 18 trillió tokenen tanítva
• 128K tokenes kontextus ablak
• Specializált verziók matematikához és kódoláshoz
• 29 nyelv támogatása
• Költséghatékony működés
• Nyílt forráskódú

Te melyiket használod?

Csatlakozz díjmentesen az első magyar AI közösséghez!
Kattints IDE