文章名称:DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model 文章链接:arxiv.org/pdf/2405.0443 github链接:github.com/deepseek-ai/ 我来为大家讲解一下这篇论文的题目是《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》,也就是“Dee...
论文地址:arxiv.org/pdf/2405.0443 一、简介 DeepSeek-V2是一个总参数为236B的MoE模型,每个token仅激活21B的参数,并支持128K的上下文长度。 提出了Multi-head Latent Attention(MLA),通过压缩kv cache至隐向量,从而保证高效推理。 相比于DeepSeek 67B,DeepSeek-V2实现了更好的表现,节约了42.5%的训练成本,降低了...
而搞DeepSeek之前——近几天,会先写一下它的论文解读(当然,因为DeepSeek-V2从DeepSeek LLM、DeepSeekMoE迭代而来,且用到了DeepSeekMath中的GRPO算法,故第一部分会先讲DeepSeek LLM、DeepSeekMoE、DeepSeekMath),故本文就来了,且De...
num_image_tokens：每个图像对应的 token 数量列表。此处详细代码请进入百度AI公众号内同篇文章查看▎MLA(Multi-head Latent Attention)■ 类名DeepseekV2Attention■ 主要功能实现多头注意力机制，用于处理序列数据，支持缓存机制和不同的 RoPE（Rotary Position Embedding）缩放策略。■ 初始化参数 (init)config：Deepse...
DeepSeek-V2大模型优化技术解析与论文精读 一、模型架构创新 1.1 稀疏注意力机制 DeepSeek-V2采用动态稀疏注意力(Dynamic Sparse Attention)替代传统Transformer的全注意力机制。通过可学习的稀疏模式,在128K上下文窗口下实现: 计算复杂度从O(n²)降至O(n log n) 内存占用减少40% 保持98.7%的注意力覆盖率 代码示...
DeepSeekV2-MoE 类名 DeepseekV2MoE 主要功能 实现混合专家机制,通过路由机制将输入分配给多个专家网络,并将结果加权组合。 初始化参数 (init) config:配置对象,包含模型的各种参数,如专家数量、共享专家数量、中间层大小等。 步骤实现 1...
最后，DeepSeek 团队计划将创造 DeepSeek-Prover-V2-671B 的经验扩展称一个类似 AlphaProof 的系统，最终目标是挑战国际数学奥林匹克级别的数学问题。至于传闻中的下一代 V4/R2 模型，说不定也会用上相关的技术进展。参考资料：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2/tree/main 论文链接：https:/...
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...
DeepSeek系列论文解读四之DeepSeek Prover V2 一、研究背景与目标 近年来,大语言模型(LLMs)在数学推理、问答和代码生成等领域展现了惊人的推理能力,特别是在自然语言条件下的“思维链”(Chain-of-Thought, CoT)推理。然而,将这类能力应用于形式化定理证明(如 Lean、Coq 等系统)仍面临巨大挑战: ...
刚刚,DeepSeek 开源新模型 Prover-V2-671B DeepSeek 一贯的作风,先敲不作声放出模型文件,随后才公布技术细节。 1 小时前,DeepSeek 在其 GitHub 账号放出了部分技术文档和论文📑 项目地址:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2 论文:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2/blob...