该方法巧妙地融合了R1中的CoT验证和反思模式,显著提高了DeepSeek-V3的推理性能,同时又保留了对输出风格和长度的控制。2.首次在大规模模型上验证了FP8训练的可行性和有效性。3.通过协同优化,有效克服了跨节点MoE训练中的通信瓶颈,使得计算与通信几乎完全重叠。设计DualPipe高效流水线并行算法:在单个前向和后向块对内...
成本效益:与 DeepSeek 67B 相比,DeepSeek-V2 在节约训练成本、推理的 KV Cache 以及提高最大吞吐方面取得了显著进步35。高效训练:DeepSeek-V2 使用了内部开发的 HAI-LLM 框架进行训练,实现了高效的流水线并行和专家并行,提升了训练效率5。长上下文扩展:DeepSeek-V2 支持长达 128K 的上下文长度,有助于处理需要...