第一步:安装nomic-embed-text 代码语言:javascript 代码运行次数: 打开命令行窗口 输入指令:ollama pull nomic-embed(前提是已经安装Ollma~) nomic-embed-text是一个基于 Sentence Transformers 库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算,能够将文本转换为高质量的向量表示。借助 n
Deepseek R1采用的训练方法其实和之前openAI提出的Reinforcement Fine-Tuning【What Is OpenAI's Reinforcement Fine-Tuning?】以及字节本身的文章ReFT:【ReFT: Reasoning with Reinforced Fine-Tuning】是非常相似的,简单来说就是1.首先让模型具有输出思维链的能力,2.然后再使用RLHF + rule_base_reward对模型进行强化...
二、DeepSeek使用手册核心要点 基础操作与入口选择 访问方式官方渠道：网页端（chat.deepseek.com）、手机APP（带蓝色鲸鱼Logo）。替代入口：若官网繁忙，可使用硅基流动网站、钉钉AI助理市场、不坑盒子（免费版限次）或本地部署工具（如GPT4all、ollama）。搜索集成：Meta或天工搜索中开启“深度思考R1”功能，结合搜...
训练任务的启动是训练过程的最后一步,通过执行脚本命令,可以启动模型的训练过程,并在大规模集群上进行分布式训练。七、总结DeepSeek的分布式模型训练技术在大规模预训练语言模型的训练过程中发挥了重要作用。通过优化计算集群架构、并行策略、通信和内存管理等方面,DeepSeek能够高效地利用大规模集群的计算资源,实现高性能的...
安装好之后,在项目里导入“deep_gemm”就能调用里面的函数进行矩阵乘法运算了。 (四)DualPipe:训练加速的“双向车道” 再来说说DualPipe,它是一种双向流水线并行算法,主要用在DeepSeek - V3的训练过程中。这就好比是在大模型训练的“高速公路”上,开辟了双向车道,让数据能在两个方向上同时高效流动,实现了前向和...
训练流程 R1-Zero：首先尝试了纯 RL 训练，证明了即使没有 SFT 数据，仅通过 RL 大模型也具备强大的推理能力 。逐步升级：随后，R1 通过引入更多的数据和多次 RL 循环，逐步提升了其推理能力和稳定性 。总结 DeepSeek V2、V3 和 R1 的训练方法不仅依赖于传统的预训练和监督微调，还融入了先进的并行训练策略、...
DeepSeek V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek V3看起来比Llama 3 405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。Meta科学家田渊栋也惊叹DeepSeek V3的训练看上去是“黑科技”：这是非常伟大的工作。全网热烈实测中 先来看官方说法，新模型这次主要有以下几个特点：首先从模型能力来看，其...
deepseek模型训练方法 DeepSeek（深度求索）作为领先的大语言模型研发团队，其模型训练方法融合了前沿技术与工程优化，以下为基于行业通用实践及部分公开信息的训练方法概述：1. 数据准备与预处理 多源数据采集 整合高质量多语言文本（书籍、网页、学术论文、代码等），中文数据占比显著以优化本土化表现，配合严格的去重、...
DeepSeek是由杭州深度求索公司推出的一款创新大语言模型,具有高效推理、多任务兼容、持续进化等核心优势,支持智能问答、代码生成、数据分析等应用场景。其技术架构包括多模态深度Transformer、动态稀疏激活机制、超长上下文建模等,采用混合精度训练、强化学习对齐等优化手段。DeepSeek通过数据蒸馏、领域微调、模型压缩等技术,大幅...