🎉 DeepSeek-V3 模型更新,各项能力全面进阶,在网页端、APP 和 API 全面上线,点击查看详情。 探索未至之境 开始对话 与DeepSeek-V3 和 R1 免费对话 体验全新旗舰模型 获取手机 App DeepSeek 官方推出的免费 AI 助手 搜索写作阅读解题翻译工具 API 开放平台 ↗ ...
DeepSeek有三大适用模式:基础模型(V3)、深度思考(R1)、联网搜索。 1. 基础模型(V3) 基础模型(V3)是DeepSeek的标配,没有勾选默认就是基础模型。V3版自去年12月升级后,性能大幅提升,堪比业内顶尖模型如GPT-4、Claude-3.5等。 它的作用相当简单,回答日常的百科类问题,帮助用户...
通过这种动态调整机制,DeepSeek-V3 在训练过程中实现了专家负载的均衡分布,其性能优于传统仅依靠辅助损失来实现负载均衡的模型。 序列级辅助损失补充机制:虽然 DeepSeek-V3 主要采用无辅助损失策略来实现负载均衡,但为了防止单个序列中出现显著的负载不均衡现象,模型还引入了补充性的序列级平衡损失: 其中平衡因子\alpha...
此外，DeepSeek-V3 率先采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设定了multi-token预测训练目标，以提升性能。在 14.8 万亿个多样且高质量的tokens上对 DeepSeek-V3 进行预训练，随后通过监督微调（SFT）与强化学习（RL），充分挖掘其能力。综合评估表明，DeepSeek-V3 超越了其他开源模型，性能可与领先的闭源模型相媲美。
打开 X，满眼都是讨论 DeepSeek-V3 的推文，而其中最热门的话题之一是这个参数量高达 671B 的大型语言模型的预训练过程竟然只用了 266.4 万 H800 GPU Hours，再加上上下文扩展与后训练的训练，总共也只有 278.8 H800 GPU Hours。相较之下，Llama 3 系列模型的计算预算则多达 3930 万 H100 GPU Hours—— ...
DeepSeek V3:主要用于处理各种自然语言处理任务,如文本摘要、内容生成等,是一个多领域的通用模型。 DeepSeek R1:专注于高级推理任务,特别适合逻辑推理、数学计算、代码生成等领域。📈 优化方向 DeepSeek V3:优化目标是提升通用NLP任务的效率。 DeepSeek R1:利用V3架构,通过动态门控机制选择专家,提升推理效率和准确性...
国外独立评测机构：DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型 针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量...
1. 基础功能对比 R1（基础版）：像“快速答题小能手”：适合写作文、查资料、日常聊天等简单任务。反应快，耗电少，手机也能流畅用。适用场景：家庭作业、旅行攻略、写朋友圈文案。V3（进阶版）：像“学霸型助手”：能解数学难题、分析实验数据、写专业报告。需要更多“脑力”，适合电脑或高性能设备使用。适用场景...
DeepSeek-V3 是一款性能卓越的混合专家(MoE)语言模型,整体参数规模达到 671B,其中每个 token 激活的参数量为37B。 评估结果表明,DeepSeek-V3在性能上超越了其他开源模型,并能够与主流闭源模型相媲美。 模型检查点已开放获取,地址为: https://github.com/deep...
对于DeepSeek-V3,跨节点专家并行引入的通信开销导致计算与通信比例大约为1:1,效率不高。为了解决这一挑战,我们设计了一个创新的流水线并行算法,称为DualPipe,它不仅通过有效重叠前向和后向的计算-通信阶段来加速模型训练,还减少了流水线泡沫。 DualPipe的关键思想是在一对单独的前向和后向块内重叠计算和通信。具体...