在被AI连续轰炸的5月，DeepSeek一跃成名。起因是他们发布的一款名为DeepSeek V2的开源模型，提供了一种史无前例的性价比：推理成本被降到每百万token仅 1块钱，约等于Llama3 70B的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。DeepSeek被迅速冠以“AI界拼多多”之称的同时，字节、腾讯、百度、阿里等大厂也按耐不住...
深度求索Deepseek近日发布了v2版本的模型,沿袭了1月发布的 Deepseek-MoE(混合专家模型)的技术路线,采用大量的小参数专家进行建模,同时在训练和推理上加入了更多的优化。沿袭了一贯的作风,Deepseek对模型(基座和对话对齐版本)进行了完全的mit协议开源,可以商用。对于算力不是那么充足的开发者,官方提供了API调用的方案,...
低成本大模型深度求索公布的技术论文显示，DeepSeek V3的训练成本仅557万6000美元（758万新元），这一数字包括前期的预训练、上下文长度扩展及后续的训练阶段。DeepSeek V3大模型的训练成本比Meta的Llama-3.1还要低10倍以上，图为深度求索公司的图标。（深度求索官网）DeepSeek V3的训练仅消耗2048张美国科技巨头英伟达...
DeepSeek-V2[1] 2024年5月6日github发布,deepSeek V2是一个MoE大模型,一共236B参数,每个token激活21B参数,支持上下文长度128K。预训练使用8.1T token,使用SFT和RL后训练。设计了新结构,包括DeepSeekMoE、attention结构Multi-head Latent Attention (MLA),其他结构基本沿用DeepSeek 67B模型的方式。 相比DeepSeek 67...
昨天，知名私募巨头幻方量化旗下的AI公司深度求索（DeepSeek）发布全新第二代MoE大模型DeepSeek-V2。这款支持128K上下文窗口的开源MoE模型，能凭借低至“谷底”的价格成为新星吗？能力媲美GPT-4，价格为其百分之一 先看性能。和当前主流大模型相比，DeepSeek-V2毫不逊色。据悉，DeepSeek-V2拥有2360亿参数，其中每个...
DeepSeek-V2是深度求索持续的模型更新的最新进展，它的能力提升明显，让开发者们记住了DeepSeek这个模型系列，而更重要的，是DeepSeek的站稳脚跟，让深度求索可以被按照一家模型层的公司来估值。据知情人士对硅星人称，幻方对深度求索有独立拆分上市的计划。而此次“价格战”的进展，正在让这个计划的进程加快。深度求索...
最新最强,DeepSeek大模型v2的技术指标评测 最近,来自杭州的深度求索发布了第二代开源MoE模型DeepSeek-V2,从各项指标来看,都具备了领先水平,无论与开源模型,还是闭源模型对比,都处于第一梯队,是GPT-4, 文心4.0, Qwen1.5 72B, LLaMA3 70B等先进大模型的有力竞争对手。本文就来介绍一下。
在《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》这篇论文中，深度求索提出了两个创新点，多头部潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE。传统的Transformer架构中的多头部注意力（MHA）的键值（KV）缓存对LLMs的推理效率构成了重大障碍，虽然有了分组查询注意力（GQA）和多查询...
深度求索昨晚宣布开源他们第二代 MoE 模型 DeepSeek-V2,支持 128K 上下文窗口,在主流的大模型能力测试集上都有不俗的表现,特别是知识、数学、推理、编程方面能力处于前列,而且成本直接低出一个数量级,到底表现怎么样,本着务实的态度,这篇文章结合LangChain的 LangGraph 组件库,编写一个编码类AIAgent...