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 67B Chat 在性能上超过了 LLaMA-2-Chat 70B 等其他开源模型，与 GPT-3.5-turbo 相媲美。此外，经过 DPO 阶段后，DeepSeek LLM 67B Chat 的平均分进一步提升，仅次于 GPT-4。这表明 DeepSeek LLM 在多轮开放性生成方面具有强大能力。▲表5 MT-Bench 评估 保留集评估 保留集是模型在训练阶段...
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 如何为 DeepSeek-LL...
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...
DeepSeek-7B-chat WebDemo 部署 DeepSpeek 介绍 由70亿个参数组成的高级语言模型 DeepSeek LLM。它是在一个包含2万亿个英文和中文代币的庞大数据集上从零开始训练的。为了促进研究,DeepSeek 已经为研究社区开放了DeepSeek LLM 7B/67B Base 和 DeepSeek LLM 7B/67B Chat。
最后,评估结果表明,DeepSeek LLM 67B在各种基准测试中超过了LLaMA-2 70B,特别是在代码、数学和推理领域。此外,开放式评估显示,与GPT-3.5相比,DeepSeek LLM 67B Chat表现出更优越的性能。 2. 结论 论文介绍了DeepSeek LLMs,这是一系列在2万亿标记的英语和中文大型数据集上从头开始训练的开源模型。在本文中,深入...
然而,在宏观设计方面,DeepSeek LLM略有不同。具体来说,DeepSeek LLM 7B是一个30层的网络,而DeepSeek LLM 67B有95层。这些层的调整,在保持与其他开源模型参数一致性的同时,也便于模型流水线分割,以优化训练和推理。 与大多数使用分组查询注意力(GQA)的工作不同,我们扩展了67B模型的参数,在网络深度上进行了扩...
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...
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 ...
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。我们的研究旨在为开源的未来扩展奠定基础LLMs,为该领域的进一步发展铺平道路。 首先研究了批量大小和...