这种知识表示方式使得LLM能够在面对不同的问题时，快速调用相关的知识进行处理。例如，当被问到关于某个历史时期的政治制度时，LLM能够从其知识表示中提取出相关的信息并进行回答。推理能力 LLM具有一定的推理能力，能够在知识的基础上进行逻辑推导。在回答一些需要推理的问题时，如因果关系问题、逻辑判断问题等，LLM可以...
DeepSeek LLM基本上遵循LLaMA的设计,采用Pre-Norm结构,并使用RMSNorm函数和SwiGLU作为Feed-Forward Network(FFN)的激活函数,中间层维度为8/3 。它还集成了RoPE。为了优化推理成本,67B模型使用分组查询注意力(GQA)而不是传统的多头注意力(MHA)。 llama模型结构 MHA,GQA,MQA 在宏观设计方面,DeepSeek LLM略有不同。
有人总结道,除了主线论文之外,DeepSeek作者还发表了许多论文,比如Prover 1.0、ESFT、Fire-Flyer AI-HPC、DreamCraft 3D等等,虽然都是实习生的工作,但十分具有启发性。 LLM推理缺陷,靠代码打破 推理,是LLM的一项核心能力。以往的研究主要关注的是数学或代码等狭窄领域的提升,但在很多推理任务上,LLM依然面临挑战。 原...
DeepSeek 推出的开源 LLM，让整个AI领域看到了“民主化与专业化”并行的可能性。从高成本、封闭式的技术竞争，转向更开放、多元的创新生态，这既意味着市场格局将被重塑，也为中小企业和科研机构带来前所未有的发展机遇。然而，通用型LLM终究难以解决专业场景的所有难题。对于深耕科学行业的企业而言，唯有结合行业特定数...
1.DeepSeek团队推出全新方法CODEI/O,通过代码提取LLM推理模式,显著改进逻辑、数学等推理任务。 2.CODEI/O通过将代码转换为输入/输出预测格式,系统性地提炼出蕴含在代码上下文中的多种推理模式。 3.实验结果表明,CODEI/O在符号推理、科学推理、逻辑推理、数学与数值推理以及常识推理等任务上均实现了一致的性能提升。
数据集规模：DeepSeek LLM 使用了一个包含 2 万亿字符的双语数据集进行预训练，这比 LLaMA 的数据集更大。模型性能：DeepSeek LLM 在多个基准测试中表现优于 LLaMA，特别是在代码、数学和推理方面。模型架构：虽然 DeepSeek LLM 在微观设计上主要遵循 LLaMA ，但在宏观设计上有所不同。DeepSeek LLM 7B 是一个 ...
然而，目前的 LLM 智能体在实际应用中仍然存在效率问题。现有方法依赖 逐步推理，即每执行一个操作前，模型都要 “思考” 下一步该做什么。例如，在执行简单的搜索任务时，智能体需要分别推理 “点击搜索框” → “输入关键词” → “点击搜索按钮”，即便是简单的步骤，也需要耗费额外的计算资源。这种模式虽然...
【LLM技术报告】《DeepSeek-R1:通过强化学习提升LLM的推理能力》——DeepSeek-R1技术报告(全文)104 赞同 · 1 评论文章 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...
扩展法则的指导下,我们引入了 DeepSeek LLM, 预训练:数据集目前由 2 万亿个token组成,并且还在不断扩展。 微调对齐:从不同来源收集了超过 100 万个用于监督微调 (SFT) 的实例,SFT 和 DPO;从而创建了 DeepSeek Chat 模型。 评估表明, DeepSeek LLM 67B 在各种基准测试中都超过了 LLaMA-2 70B,尤其是在代码...
DeepSeek在5月6号重磅开源了其最新的 MoE架构的LLM底座DeepSeek-V2,总参数量为236B,每个token的激活参数量为21B,支持上下文长度为128K tokens。在DeepSeek-V2的模型结果层面,有两个值得关注的点: Multi-head …