2024 年 12 月 26 日,DeepSeek 发布了 DeepSeek-V3 模型,该模型进一步提升了知识类任务的处理能力和生成速度,总参数达 6710 亿,采用创新的 MoE 架构和 FP8 混合精度训练,训练成本仅为 557.6 万美元,再次展现了 DeepSeek 在大语言模型领域的技术实力。 2025 年 1 月 20 日,DeepSeek 发布了 Dee
总结：DeepSeek R1 的微调阶段重要贡献体现在两个方面：一是通过规则驱动的方法实现了大规模强化学习；二是通过深度推理 SFT 数据与通用 SFT 数据的混合微调，实现了推理能力的跨任务泛化。这使得 DeepSeek R1 能够成功复现 OpenAI o1 的推理水平。3. 蒸馏模型是什么？概念：知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种...
Meta那帮人，更是慌得一比。一位工程师在社区里说，他们部门正疯狂分析DeepSeek，试图复制任何可能的东西。这反应，说明DeepSeek真的让他们害怕了。那么，DeepSeek到底有啥优势？其实，除了成本这方面外，它还有三个优势，一是多头学习、分布任务处理能力杠杠的，就拿DeepSeek-V3来说，它拥有6710亿个参数，本质就是...
多头潜在注意力(MLA)是DeepSeek-V2及后续模型中引入的一项创新技术,其核心思想是将键(Key)和值(Value)矩阵压缩到一个低维的"潜在"空间中,从而显著减少KV缓存的内存占用。 与传统MHA相比,MLA不直接存储完整的键值矩阵,而是存储一个维度更小的压缩向量。在需要进行注意力计算时,再通过解压缩重构出所需的键和值。
在应用领域，DeepSeek 展现出了多面性。DeepSeek Coder 系列模型是代码语言模型，在多种编程语言和各种基准测试中达到了开源代码模型的先进水平，支持项目级代码补全和填充，语言种类从 86 种扩展到 338 种，上下文长度从 16K 扩展到 128K 。DeepSeekMath 以 DeepSeek-Coder-v1.5 7B 为基础训练，在竞赛级 MATH ...
1. DeepSeek-R1的顿悟时刻是如何出现的? 背后的数学原理 2. 微调 DeepSeek LLM:使用监督微调(SFT)与 Hugging Face 数据 3. 使用 DeepSeek-R1 等推理模型将 RAG 转换为 RAT 4. DeepSeek R1:了解GRPO和多阶段训练 5. 深度探索:DeepSeek-R1 如何从零开始训练 ...
Deepseek 的出现，犹如一座灯塔，照亮了中国人工智能生态的各个角落，表明中国在这一领域已经实现了全方位的布局与发展，不再依赖于外部的技术支持，能够在人工智能的浪潮中独立自主地前行。其次，标志着打破了美国在人工智能大模型上的垄断。长期以来，美国凭借在科技研发、资金投入等方面的优势，在人工智能大模型领域...
相比之下，DeepSeek则基于深度学习技术，专注于构建复杂的网络结构和算法，以实现对文本数据的深度理解和精准检索。它不仅仅依赖于语言的统计特性，更注重从海量数据中挖掘有价值的信息，特别是在处理非结构化文本数据时，DeepSeek能够提取关键信息，并将其组织成易于理解的格式，这对于搜索引擎优化（SEO）、市场调研、...
一、DeepSeek技术架构的核新支柱 DeepSeek的技术体系建立在三大核新支柱之上：超大规模预训练模型、动态知识图谱系统和分布式异构计算平台。这三者的协同作用，构成了其技术竞争力的基石。1. 超大规模预训练模型：分层式混合转家系统（HMoE）DeepSeek摒弃了传统Transformer架构的单一模型路径，创新性地提出分层式混合转家...
DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，于 2023 年 7 月 17 日正式成立，由知名量化资管巨头幻方量化创立，公司总部位于浙江省杭州市拱墅区环城北路 169 号汇金国际大厦西 1 幢 1201 室。自成立以来，DeepSeek 始终专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术，致力于在人工智能领域实现技术突破...