DeepSeek v3是一种通用LLM,优化了指令跟随和推理能力,DeepSeek Coder专注于代码生成和软件工程,DeepSeek Math处理符号和定量推理,DeepSeek R1-Zero和DeepSeek R1则设计用于跨领域问题解决,且只需最少的微调。通过开源硬件无关的实现,DeepSeek拓宽了高性能AI的访问范...
3.2.2 DeepSeek-V2/V3官方部署方案 DeepSeek-V2架构模型(包括DeepSeek-V2/DeepSeek-V2-Coder/DeepSeek-V2.5)的部署方案未公开,而DeepSeek-V3的技术报告中披露了DeepSeek-V3架构模型(DeepSeek-V3/DeepSeek-R1)的系统部署方案。它针对大规模模型推理进行了优化,采用了PD分离的方案,在处理 Prefilling 和Decoding 两...
DeepSeek LLM:与别的LLM主要差异在于GRPO, 肖畅:DPO、ReMax、PPO、GRPO到XDPO的解析 本文已讲过逻辑:对于给定大模型和query,压制低于平均得分的样本,倾向得分高于评分得分的样本。实现方式:输出多个response…
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,...
如果你硬件给力又爱挑战极限,DeepSeek‑R1肯定是YYDS!语言需求优先的看DeepSeek‑LLM,程序员老铁直接冲DeepSeek‑Coder‑V2。如果你喜欢创意解题,DeepSeek‑V3值得一试,而那些预算有限或需求综合的朋友,DeepSeek‑V2.5是稳扎稳打的选择。 点个赞,三连支持UP主,咱们下期再见!
DeepSeek将V3的API定价将维持与DeepSeek V2相同，直至2025年2月8日。之后随着性能更强的V3版本推出，输入时费用为每百万个tokes0.27美元，输出时费用为每百万个tokens1.10美元。这也是DeepSeek算法和工程上的创新的结果，V3的生成吐字速度从20TPS大幅提高至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的提升，在处理多模态数据...
针对代码数据,DeepSeek-V3 借鉴了 DeepSeekCoder-V2 中采用的 Fill-in-Middle (FIM) 策略,以 0.1 的比例将代码数据构造成 <|fim_begin|> pre<|fim_hole|> suf<|fim_end|> middle<|eos_token|> 的形式。这种策略通过“填空”的方式,迫使模型学习代码的上下文关系,从而提升代码生成和补全的准确性。
这段代码就是让DeepSeek V3设计一个高并发的微服务架构。它会给你画出一个详细的系统图，包括各个服务之间的关系、数据流向、负载均衡策略等等。不过呢，用这玩意儿也得小心。它给出的方案可能不一定适合你的具体情况。所以咱们还是得用自己的脑子好好琢磨琢磨。DeepSeek的未来 DeepSeek从V1到V3，进步可真是飞速啊...
上面是ChatGPT4o和DeepSeek Coder V2（本地部署的16B 模型）的输出结果，ChatGPT4o 过程简洁，而DS coder 更倾向利用方程的方式解决问题。时间与速度问题 甲乙二人从两地同时相对而行，经过4小时，在距离中点4千米处相遇。甲比乙速度快，甲每小时比乙快多少千米？上面是ChatGPT4o和DeepSeek Coder V2（本地部署...