开源模型:DeepSeek的模型全部开源,包括通用大模型DeepSeek LLM、MoE模型DeepSeek MoE、DeepSeek V2等,方便用户进行二次开发和优化。 性能强劲:DeepSeek-V2包含236B总参数,其中每个token激活21B,支持128K tokens的上下文长度,在性能上比肩GPT-4 Turbo。 本文针对其llm-7B-Chat模型进行微调,希望其回复内容可以更加人性化...
DeepSeek-LLM-7B-Chat是幻方量化成立的深度求索公司训练的一个包含70亿参数的高级大语言模型,它用英文和中文的2万亿个token进行了训练。DeepSeek LLM 7B/67B Base 和 DeepSeek LLM 7B/67B Chat 版本已开源,小伙伴们可以下载体验。 本文中,我们将介绍: 如何在自己的设备上运行 DeepSeek-LLM-7B-Chat 如何为 D...
考虑到deepseek-llm在同一数据集上训练了7B和67B,这种改进的出现可以归因于大型模型强大的few-shot学习能力。随着数学数据比例的增加,小型模型和大型模型之间的差距可能会减小。 DeepSeek 67B相对于LLaMA2 70B的优势大于DeepSeek 7B相对于LLaMA2 7B的优势。这一现象突显了语言冲突对较小模型的影响更大。此外,尽管...
具体而言，SGLang和LMDeploy这两个框架已支持FP8推理，另外两个框架TensorRT-LLM和MindIE则支持BF16推理（适合需要更高精度的场景）。目前普通用户可以通过官网（chat.deepseek.com）与DeepSeek V3展开对话，API也已同步更新，接口配置无需改动。知名AI博主AK亲测，只需几行代码就能将它部署到Gradio。Okk，话说到这里...
DeepSeek LLM 67B 在各种基准测试中都超过了 LLaMA-2 70B,尤其是在代码、数学和推理领域。 开放式评估显示,与GPT-3.5相比,DeepSeek LLM 67B Chat 表现出卓越的性能。 1.2 缘起: 在LLaMA 之后,开源社区主要专注于训练固定大小(7B、13B、34B 和 70B)的高质量模型,往往忽视了对LLM缩放定律的研究探索。
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 ...
DeepSeek-LLM-7B-Chat[1]是幻方量化成立的深度求索公司训练的70亿参数大语言模型,它用英文和中文的2万亿个token进行了训练。DeepSeek LLM 7B/67B Base 和 DeepSeek LLM 7B/67B Chat 版本已开源,小伙伴们可以下载体验。 本文中,我们将介绍: 如何在自己的设备上运行 DeepSeek-LLM-7B-Chat ...
DeepSeek LLM 基于仅解码器的 Transformer架构,整体设计借鉴 LLaMA,但在细节上进行了多项优化: 7B 模型采用 30 层网络,67B 模型扩展至 95 层,隐藏层维度分别为 4096 和 8192。 67B 模型引入分组查询注意力(GQA),降低推理时的显存消耗。 采用旋转嵌入提升长序列建模能力。
5与GPT-4努力犯错玩AI：Stable LM Zephyr 3B：手机上的强大LLM助手努力犯错玩AI：DeciLM-7B：突破...
在 SFT 和 DPO 后,DeepSeek 67B 聊天模型在中文和英文开放式评估中都优于 GPT-3.5。这表明 DeepSeek 67B 在生成高质量的回复并以两种语言进行有意义的对话方面表现优异。此外,安全评估表明 DeepSeek 67B Chat 在实践中可以提供无害的回复。 在本文的其余部分,我们首先在第2节介绍DeepSeek LLM预训练的基本概念...