Как работает модель DeepSeek V3?

DeepSeek V3 работает на основе нескольких особенностей архитектуры и методов обучения: trends.rbc.ru

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

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