伴随此次技术报告还有一个模型开源,DeepSeek-Coder-v1.5 7B:在通用语言模型DeepSeek-LLM 7B的基础上用代码数据进行继续训练了1.4T Tokens,最终模型全部训练数据的组成情况如下: 相比上次开源的同尺度的6.7B的Coder,DeepSeek-Coder-v1.5获得了更好的语言理解、代码编程和数学推理等能力。更大尺度、更强综合能力的Coder...
在DeepSeekCoder-V2(DeepSeek-AI, 2024a)的训练过程中,观察到Fill-in-Middle(FIM)策略在不损害下一个token预测能力的同时,能够根据上下文线索准确预测中间文本。 与DeepSeekCoder-V2一致,也在DeepSeek-V3的预训练中引入了FIM策略。具体而言,采用Prefix-Suffix-Middle(PSM)框架来结构化数据,如下所示: <|fim_begin...
为实现高效推理和降低训练成本,该模型采用了经 DeepSeek-V2 验证的 MLA 和 DeepSeekMoE 技术。相比 DeepSeek-V2,本研究在 DeepSeekMoE 中创新性地引入了无辅助损失负载均衡策略,有效降低了负载均衡过程对模型性能的影响。 图2展示了 DeepSeek-V3 的基本架构,...
DeepSeek的横空出世,实现了成本和技术上的双突破,不仅为智驾领域带来了技术层面的直接借鉴,更在发展思路等方面提供启示,有望催化智驾领域的技术创新和产业变革,加速中高阶智能驾驶的渗透。本报告主要探讨DeepSeek对于智驾算法、算力、数据等多维度带来的影响;然后分析其有望加速中高阶智驾渗透并助力后发企业加速追赶,给...
本文根据《DeepSeek V3 Technical Report》总结了其18大技术亮点,并附上了技术报告中文精读版(全文约14000字)。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 18大核心亮点 模型架构方面 1. 使用极大规模混合专家模型(MoE) 总参数量达6710亿,每个token激活370亿参数。
本文根据《DeepSeek V3 Technical Report》总结了其18大技术亮点,并附上了技术报告中文精读版(全文约14000字)。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 18大核心亮点 模型架构方面 1. 使用极大规模混合专家模型(MoE) 总参数量达6710亿,每个token激活370亿参数。
这些技术改进的综合运用实现了极高的训练效率。 在预训练阶段,DeepSeek-V3 使用了 14.8T 高质量且多样化的 token 进行训练。整个预训练过程表现出了出人意料的稳定性,不仅没有出现不可恢复的损失突增,也未发生需要回滚的情况。 随后,模型进行了两个阶段的上下文长度扩展:第一阶段将最大上下文长度提升至 32K,第二...
DeepSeek 的首个开源模型 DeepSeek-Coder,于 2023 年 11 月发布。当时是业界领先的代码 LLMs(编者注:专注于理解和生成代码的语言模型)。正如下面的图表所示,DeepSeek 在一年内持续发货,达到 R1: 这不是一夜之间的成功,他们进步的速度也没有什么可疑之处。在人工智能发展如此迅速,且他们拥有一个明显高效的团队的...
2024年9月5日,DeepSeek合并Coder V2和V2 Chat两个模型,升级推出新模型DeepSeek V2.5。同年12月13日,发布用于高级多模态理解的专家混合视觉语言模型——DeepSeek-VL2。12月26日晚,正式上线全新模型DeepSeek-V3首个版本,并同步开源。这是全球首个全开源的混合专家(MoE)模型(关于开源、MoE,下文将具体说明),在其...
同年11月2日,DeepSeek推出首款开源模型DeepSeek Coder,支持多种编程语言的代码生成、调试和数据分析任务,为AI领域的应用奠定了基础,直到 2024 年 12 月,DeepSeek-V3的发布引发了行业震动和社会广泛关注,在他们的最新技术报告《DeepSeek-V3技术报告》中,团队详细介绍了其最新成果——DeepSeek-V3模型。这个模型不仅...