DeepSeek V3 работает на основе нескольких особенностей архитектуры и методов обучения: 1

• Архитектура Multi-token Prediction (MTP). 1 Позволяет модели предсказывать несколько слов вместо одного, анализируя одновременно разные части предложения. 1 Такой метод повышает точность работы модели и её производительность. 1
• Архитектура Mixture of Experts (MoE). 1 Использует несколько специализированных и заранее обученных нейросетей-«экспертов» для анализа различных входных данных. 1 Это позволяет ускорить обучение и повысить эффективность ИИ. 1 DeepSeek V3 работает с 256 такими нейросетями, из которых восемь активируются для обработки каждого токена. 1
• Технология Multi-head Latent Attention (MLA). 1 Механизм внимания, который помогает модели идентифицировать наиболее важные части предложения. 1 MLA позволяет извлекать ключевые детали из фрагмента текста несколько раз, а не только один. 1 Это означает, что ИИ с меньшей вероятностью упустит важную информацию. 1

DeepSeek V3 способна анализировать тексты, делать переводы и писать эссе, а также создавать код. 1 Она генерирует тексты разных жанров, ищет информацию в интернете, расшифровывает диаграммы и объясняет картинки. 2