DeepSeek-V3 Teknik Değerlendirme Raporu ve ChatGPT ile karşılaştırılması

28 Ocak 2025 Salı

Orjinal Teknik Raporu https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf adresinden indirebilirsiniz.

1. Teknik Rapor

DeepSeek-V3, açık kaynaklı bir karışık uzmanlar (Mixture-of-Experts, MoE) dil modeli olarak geliştirilmiştir. Toplam 671 milyar parametresi bulunmakta olup, her token için etkinleştirilen parametre sayısı 37 milyarı bulmaktadır. Model, hem verimli çıkarım hem de maliyet-etkin eğitim sağlayan Multi-head Latent Attention (MLA) ve DeepSeekMoE mimarilerini kullanır.

Bu mimariler, DeepSeek-V2'den bu yana optimize edilmiş ve geniş kapsamda doğrulanmıştır. Bunun ötesinde, DeepSeek-V3, çıktı kayıpları olmadan yük dengelemesi sağlayan yenilikçi bir strateji ve çoklu token tahmini (MTP) eğitim hedefi ile daha yüksek performans sunmaktadır.

Eğitim, toplamda 2.788M H800 GPU saatlik bir maliyetle gerçekleştirilmiştir. Bu maliyet, 14.8 trilyon tokenı kapsayan bir ön eğitim, uzun bağlam eğitimi ve son eğitim aşamalarını kapsamaktadır. Modelin kararlı eğitim süreci boyunca, herhangi bir geri dönülemez kayıp artışı veya geriye dönme işlemi yaşanmamıştır.

2. Mimari Detaylar

DeepSeek-V3, Transformer yapısını temel almakla birlikte şu yenilikçi bileşenleri içerir:

2.1 Multi-head Latent Attention (MLA):

MLA, hem anahtar hem de değerler için düşük dereceli birleşik sıkıştırma kullanan bir dikkat mekanizmasıdır. Bu tasarım, çıkarım sırasında bellek ihtiyacını önemli ölçüede azaltırken performansın korunmasını sağlar.

2.2 DeepSeekMoE:

MoE mimarisi, hem ortak kullanımlı uzmanlar hem de yönlendirilmiş uzmanlar kullanır. Yardımcı kayıpsız yük dengeleme stratejisi, eğitim sırasında uzmanlar arası yük dağılımını düzenlerken performans kaybını azaltır.

2.3 Çoklu Token Tahmini (MTP):

MTP, modelin her pozisyonda birden fazla gelecekteki tokenı tahmin etmesini sağlar. Bu strateji, eğitim sinyallerini yoğunlaştırır ve veri verimliliğini artırır. MTP ayrıca spekülatif kodlama için yeniden kullanılabilir.

3. Eğitim Yöntemleri

3.1 Ön Eğitim:

DeepSeek-V3, 14.8 trilyon çeşitli ve yüksek kaliteli tokenlar üzerinde FP8 karışık hassasiyet kullanılarak eğitilmiştir. Eğitim, DualPipe algoritması ve optimize edilmiş bellek yönetimi teknikleri ile hızlandırılmıştır.

3.2 Uzun Bağlam Eğitimi:

Model, 32 bin token kontekstinden 128 bin tokenı destekleyecek şekilde genişletilmiştir. Bu genişletme iki aşamada gerçekleştirilmiş ve istikrarlı sonuçlar elde edilmiştir.

3.3 Son Eğitim:

Son eğitim aşaması, denetimli ince ayar ve pekçiştirmeli öğrenme (RL) adımlarını kapsar. Bu süreçte, çoklu düşünme zinciri (CoT) yetenekleri distilasyon yoluyla transfer edilmiş ve modelin insan tercihleriyle daha uyumlu hale getirilmesi sağlanmıştır.

4. Performans Değerlendirmesi

4.1 Benchmark Sonuçları:

DeepSeek-V3, şu alanlarda önemli başarılar göstermiştir:

• Eğitimsel Benchmarklar: MMLU-Pro (%75.9 doğruluk) ve GPQA-Diamond (%59.1 geçiş oranı) gibi testlerde tüm açık kaynaklı modelleri geçmiştir.

• Matematik: MATH-500'deki performansı, kapalı kaynaklı çoğu modelin ötesindedir.

• Kodlama: Kodlama ve mühendislik testlerinde özellikle rekabetçi platformlarda lider performans sergilemiştir.

4.2 Karşılaştırmalar:

DeepSeek-V3, GPT-4o ve Claude-3.5 gibi kapalı kaynaklı modellerle benzer performans seviyesine ulaşmış, çincedeki basit bilgi testlerinde bu modelleri geride bırakmıştır.

5. Limitasyonlar

1. Kaynak Gereksinimleri: Model, verimli bir şekilde çalışabilmek için büyük GPU kümesi gerektirir.

2. Kapsam Sınırlamaları: Belirli dil çiftlerinde veya karmaşık uzun bağlam testlerinde performans düşüşleri yaşanabilir.

3. Optimizasyon Zorlukları: Yardımcı kayıpsız yük dengelemesi, tüm olası dengesizlikleri tamamen çözemez.

6. Gelecekteki Yönler

6.1 Model Ölçeklendirme:

Daha büyük modellerin geliştirilmesi ve FP8 hassasiyet eğitiminin ötesine geçilmesi planlanmaktadır. Bu, daha düşük maliyetlerle daha yüksek performans sağlayabilir.

6.2 Dinamik Yük Dengeleme:

Uzmanlar arası yüklerin daha etkili bir şekilde düzenlenmesi ve gerçek zamanlı adaptif stratejilerin uygulanması hedeflenmektedir.

6.3 AGI Yönü:

Yapay Genel Zeka'ya (AGI) doğru ilerleme kaydetmek için modelin çok yönlülük ve esnekliği geliştirilecektir. Bu hedef, daha karmaşık ve insana benzeyen çıktılar üreten modellerin ortaya çıkmasını sağlayabilir.

Deepseek-V3 ile ChatGPT'nin Karşılaştırılması: Avantajlar ve Dezavantajlar

Temel Kullanım Alanları ve Fonksiyonel Farklılıklar : Deepseek-V3, genellikle uzaktan algılama, nesne tespiti ve görüntü işleme gibi teknik alanlarda derin öğrenme uygulamaları için optimize edilmiş bir araçtır. Buna karşılık, ChatGPT dil tabanlı bir yapay zeka modeli olup, doğal dil işleme (NLP), metin oluşturma, sohbet ve bilgi sağlama gibi metin tabanlı görevlerde uzmanlaşmıştır. Deepseek-V3’ün teknik analizlerdeki gücü, veri odaklı alanlarda avantaj sağlarken, ChatGPT’nin dil becerileri, çok çeşitli kullanıcı gruplarına hitap eden bir esneklik sunar. Ancak bu farklılıklar, her iki aracın birbirinin görevlerini üstlenememesi anlamına gelir.

Veri İşleme ve Analiz Yetenekleri: Deepseek-V3, hiperspektral, multispektral ve radar gibi karmaşık veri setlerini analiz edebilir ve bunları görselleştirerek sonuçlar üretir. Bu nedenle, uzaktan algılama ve görüntü tabanlı işlemler için büyük bir avantaj sunar. ChatGPT ise yapılandırılmamış metin verileri üzerinde çalışır ve bu bağlamda sezgisel metin işleme yetenekleri ile öne çıkar. Deepseek-V3, görsel veri için optimize edilmişken, ChatGPT’nin metinsel veriyi anlamlandırma ve yanıt üretme yeteneği, teknik veri analizine kıyasla sınırlıdır.

Kullanıcı Dostu Arayüz ve Erişilebilirlik: ChatGPT, kullanıcı dostu arayüzü ve etkileşimli doğası sayesinde, teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcılar için bile kolay erişilebilirlik sunar. Buna karşılık, Deepseek-V3’ün teknik bir arka plana ihtiyaç duyan karmaşık yapısı, kullanımını belirli uzman gruplarıyla sınırlandırır. Ancak, teknik uzmanlar için Deepseek-V3’ün sunduğu özelleştirilebilirlik ve derinlik, daha karmaşık görevlerin üstesinden gelmede büyük bir avantaj sağlar.

Hesaplama Gücü ve Donanım Gereksinimleri: Deepseek-V3, yüksek işlem gücü ve GPU kaynakları gerektiren bir platformdur. Bu durum, büyük veri kümeleriyle çalışırken performans avantajı sağlasa da, yüksek maliyetli donanım ihtiyaçlarını beraberinde getirir. ChatGPT ise bulut tabanlı bir çözüm olarak, kullanıcıdan işlem gücü gerektirmez ve çoğu cihazdan erişilebilir. Bu, ChatGPT’yi geniş bir kullanıcı kitlesine uygun hale getirirken, Deepseek-V3, güçlü donanım gereksinimleri nedeniyle daha sınırlı bir erişime sahiptir.

Uygulama Senaryoları ve Özelleştirilebilirlik: ChatGPT, geniş çapta özelleştirme imkanı sunmasa da, genel amaçlı bir dil modeli olarak çok çeşitli senaryolara adapte olabilir. Deepseek-V3 ise daha spesifik alanlarda, özellikle uzaktan algılama gibi teknik görevlerde, özel uygulamalar için optimize edilebilir. Deepseek-V3’ün bu özel odaklanması, belirli kullanım alanlarında büyük bir avantaj sunarken, ChatGPT’nin çok yönlülüğü onu daha geniş bir yelpazede kullanım için tercih edilir kılar.

Sonuç olarak, Deepseek-V3 ve ChatGPT, farklı alanlarda güçlü ve zayıf yönlere sahiptir. Deepseek-V3, teknik derinlik ve veri analizinde mükemmel sonuçlar sunarken, ChatGPT’nin esnekliği ve dil tabanlı etkileşim yeteneği, daha genel ve geniş tabanlı kullanımlar için avantaj sağlar. Hangi platformun tercih edileceği, ihtiyaçlara ve kullanım senaryosuna bağlı kalmaktadır.