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Deepseek新模型意外曝光!編程跑分一舉超越Claude 3.5 Sonnet

人工智能 新聞
據(jù)Reddit網(wǎng)友爆料,v3已在API和網(wǎng)頁上發(fā)布,一些榜單跑分也新鮮出爐。

還沒等到官宣,Deepseek-v3竟意外曝光了?!

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據(jù)Reddit網(wǎng)友爆料,v3已在API和網(wǎng)頁上發(fā)布,一些榜單跑分也新鮮出爐。

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在Aider多語言編程測試排行榜中,Deepseek-v3一舉超越Claude 3.5 Sonnet,排在第1位的o1之后。

(相比Deepseek-v2.5,完成率從17.8%大幅上漲至48.4%。)

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且在LiveBench測評中,它是當(dāng)前最強(qiáng)開源LLM,并在非推理模型中僅次于gemini-exp-1206,排在第二。

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目前Hugging Face上已經(jīng)有了Deepseek-v3(Base)的開源權(quán)重,只不過還沒上傳模型介紹卡片。

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綜合網(wǎng)上多方爆料來看,Deepseek-v3相比前代v2、v2.5有了極大提升——

與v2、v2.5配置對比

首先,Deepseek-v3基本配置如下:

  • 采用685B參數(shù)的MoE架構(gòu);
  • 包含256個(gè)專家,使用sigmoid函數(shù)作為路由方式,每次選取前8個(gè)專家 (Top-k=8);
  • 支持64K上下文,默認(rèn)支持4K,最長支持8K上下文;
  • 約60個(gè)tokens/s;

BTW,在Aider測評中擊敗Claude 3.5 Sonnet的還是Instruct版本(該版本目前未發(fā)布)。

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為了進(jìn)一步了解Deepseek-v3的升級(jí)程度,機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者Vaibhav (VB) Srivastav(以下簡稱瓦哥)還深入研究了配置文件,并總結(jié)出v3與v2、v2.5的關(guān)鍵區(qū)別。

v2(今年5月6日官宣開源)比較的結(jié)果,經(jīng)AI整理成表格如下:

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可以看出,v3幾乎是v2的放大版,在每一項(xiàng)參數(shù)上均有較大提升。

而且瓦哥重點(diǎn)指出了模型結(jié)構(gòu)的三個(gè)關(guān)鍵變化

第一,在MOE結(jié)構(gòu)中,v3使用了sigmoid作為門控函數(shù),取代了v2中的softmax函數(shù)。這允許模型在更大的專家集合上進(jìn)行選擇,而不像softmax函數(shù)傾向于將輸入分配給少數(shù)幾個(gè)專家。

第二,v3引入了一個(gè)新的Top-k選擇方法noaux_tc,它不需要輔助損失。

簡單理解,MoE模型通常需要一個(gè)輔助損失來幫助訓(xùn)練,主要用于更好地學(xué)習(xí)如何選擇Top-k個(gè)最相關(guān)的專家來處理每個(gè)輸入樣本。

而新方法能在不依賴輔助損失的情況下,直接通過主要任務(wù)的損失函數(shù)來有效地選擇Top-k個(gè)專家。這有助于簡化訓(xùn)練過程并提高訓(xùn)練效率。

對了,為便于理解,瓦哥用DeepSeek逐步解釋了這一方法。

這是一種基于群體的專家選擇算法,通過將專家劃分為不同的小組,并在每個(gè)小組內(nèi)部選擇最優(yōu)秀的k名專家。

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第三,v3增加了一個(gè)新參數(shù)e_score_correction_bias,用于調(diào)整專家評分,從而在專家選擇或模型訓(xùn)練過程中獲得更好的性能。

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此外,v3與v2.5(本月10日官宣開源)的比較也出爐了,后者主要支持聯(lián)網(wǎng)搜索功能,相比v2全面提升了各項(xiàng)能力。

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同樣經(jīng)AI整理成表格如下:

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具體而言,v3在配置上超越了v2.5,包括更多的專家數(shù)量、更大的中間層尺寸,以及每個(gè)token的專家數(shù)量。

看完上述結(jié)果,瓦哥連連表示,明年有機(jī)會(huì)一定要見見中國的開源團(tuán)隊(duì)。(doge)

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網(wǎng)友實(shí)測Deepseek-v3

關(guān)于v3的實(shí)際表現(xiàn),另一獨(dú)立開發(fā)者Simon Willison(Web開發(fā)框架Django的創(chuàng)始人之一)也在第一時(shí)間上手測試了。

比如先來個(gè)自報(bào)家門。

我是DeepSeek-V3,基于OpenAI的GPT-4架構(gòu)……

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再考考圖像生成能力,生成一張鵜鶘騎自行車的SVG圖。

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最終圖形be like:

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對了,在另一網(wǎng)友的測試中,Deepseek-v3也回答自己來自O(shè)penAI??

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該網(wǎng)友推測,這可能是因?yàn)樵谟?xùn)練時(shí)使用了OpenAI模型的回復(fù)。

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不過不管怎樣,還未正式官宣的Deepseek-v3已在LiveBench坐上最強(qiáng)開源LLM寶座,在一些網(wǎng)友心中,這比只搞期貨的OpenAI遙遙領(lǐng)先。(手動(dòng)狗頭)

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抱抱臉:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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