蒸馏DeepSeek-Prover-V2 7B 将DeepSeek-Prover-V1.5-Base-7B上下文窗口扩展到32768个token，用DeepSeek-Prover-V2-671B数据微调，融入非CoT证明数据，以便利用小模型生成简洁的形式化输出，提供一种经济高效的证明选项。此外，对DeepSeek-Prover-V2-7B执行与671B模型训练中相同的强化学习阶段，以进一步提升其性能。...
在代码生成基准测试 HumanEval 中,DeepSeek-Coder-7B 的准确率达到 45.3%,虽然低于 GPT-4 的 76.3%,但相比 1.3B 参数的 CodeGen-Mono-1.3B(准确率 21.4%)呈现明显的性能跃升。这种边际效益递减现象解释了为何 7B 级别成为当前开源社区的热门选择。 模型架构深度解析 从技术白皮书可知,deepseek-r1 系列采用改进...
将DeepSeek-Prover-V1.5-Base-7B上下文窗口扩展到32768个token,用DeepSeek-Prover-V2-671B数据微调,融入非CoT证明数据,以便利用小模型生成简洁的形式化输出,提供一种经济高效的证明选项。 此外,对DeepSeek-Prover-V2-7B执行与671B模型训练中相同的强化学习阶段,以进一步提升其性能。 由此得到的模型Prover-V2 671B在...
另一份阿里云文档针对类似的 14B Qwen Coder 模型进行训练（微调）推荐使用具有 32GB 显存的 GPU (如 V100) 或更高规格。QLoRA 技术让我们可以在消费级 GPU 上微调 14B 模型，16GB 显存的 GPU（如 RTX A4000, RTX 4060 Ti 16GB）对于 4-bit QLoRA 来说是比较合适的选择，甚至 12GB 显存的 GPU 也有可能。
对 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 进行 LoRA 微调推荐使用 1 张具有 48GB 显存的 GPU ,这为实际操作提供了一个参考点,表明拥有超过30GB显存的单卡是理想的。另一份阿里云文档针对类似的 14B Qwen Coder 模型进行训练(微调)推荐使用具有 32GB 显存的 GPU (如 V100) 或更高规格。
【服务器】:Atlas 800 3000服务器 / 300Iduo卡 【版本信息】: --CANN版本:CANN8.0.RC1 --MindIE版本:T56 --Pytorch版本:2.1.0 --Python版本:3.10.14 --操作系统版本:ubuntu20.04 【问题描述】: deepseek-coder-7b模型在mindie-server服务化推理乱码,但不接服...
近期，一系列重大突破凸显了扩散技术在语言任务中日益增长的潜力。DiffuLLaMA 和 LLaDA 成功将扩散语言模型扩展至 7B 参数规模，而作为商业实现的 Mercury Coder 则在代码生成领域展示了卓越的推理效率。这种快速进展，结合扩散语言建模固有的架构优势，使这些模型成为突破自回归方法根本局限的极具前景的研究方向。训练过程...
近年来,大型语言模型(LLM)发展迅速,尤其是国产的AI,DeepSeek系列(包括DeepSeek R1、DeepSeek V3、DeepSeek Coder V2、DeepSeek VL、DeepSeek V2、DeepSeek Coder、DeepSeek Math、DeepSeek LLM)均为业界翘楚。本文将从测试和性能两方面,对DeepSeek R1 生成的7B和8B进行较量。
此前，该团队就曾推出过首个国产开源MoE模型DeepSeek MoE，它的7B版本以40%的计算量击败了相同规模的密集模型Llama 2。作为通用模型，DeepSeek MoE在代码和数学任务上的表现就已十分亮眼，而且资源消耗非常低。代码方面，该团队推出的DeepSeek-Coder的编程能力在代码生成、跨文件代码补全、以及程序解数学题等多个任务...