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。 参数规模与性能 DeepSeek-V2包含236B(十亿)参数,每个Token激活2.1B...
2023年被称为大语言模型(LLM)的爆发元年,全球科技企业相继推出参数规模超百亿的巨型模型。在这一背景下,由深度求索(DeepSeek)团队发布的DeepSeek V2 236B(以下简称DS-V2)以2360亿参数的体量,成为继智谱AI的ChatGLM3之后国内第二个开源的超百亿参数大模型,标志着中国在LLM领域已进入全球第一梯队。本文将从技术架...
简介:DeepSeek近日发布其新一代代码大模型DeepSeek-Coder-V2,该模型以2360亿参数规模、全面超越GPT4-Turbo的代码能力表现以及完全开源的特性引发行业震动。本文从技术架构突破、性能实测对比、开源生态价值及开发者应用实践四个维度进行深度解析,揭示这一里程碑式产品如何重塑AI编程辅助格局。 文心大模型4.5及X1 正式发布...
最近Deepseek团队(北大、清华和南京大学)刚刚公布开源MOE模型DeepSeek-V2,其技术细节见论文“DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model”。 DeepSeek-V2是一个混合专家 (MoE) 语言模型,具有训练经济、推理高效的特点。它包含 236B 总参数,其中每个 token 激活 21B,支持...
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93.3%的kv cache,提升最大吞吐5.76倍。 预训练...
DeepSeek-V2模型简介 DeepSeek-V2是一个具有236B总参数的MoE语言模型,其中每次激活21B参数,支持长达128K tokens的上下文长度。 该模型采用了包括多头潜在注意力(Multi-head Latent Attention,MLA)和DeepSeekMoE在内的创新架构。 与之前的DeepSeek 67B模型相比,DeepSeek-V2在性能上显著更强,同时节省了42.5%的训练成本...
项目简介DeepSeek-V2,一个专家混合(MoE)语言模型,其特点是经济高效的训练和推理。它包含 2360 亿个总参数,其中每个token激活了21亿个参数。与 DeepSeek67B相比,DeepSeek-V2 实现了更强的性能,同时节省了 42.5…
1.DeepSeek V2 1.1 背景 目前大模型的改进牺牲了大量的训练资源消耗和降低推理吞吐量。DeepSeek V2是MoE模型,236B参数,其中21B参数会被每个token激活,最长支持128K token。 主要工作: MLA:Multi-head Latent Attention (MLA),推理过程减少KV Cache, 实现高效推理; ...
第二部分 DeepSeek-V2:提出多头潜在注意力MLA且改进MoE DeepSeek-V2属于DeepSeek的第二代版本,参数规模虽然达到了庞大的236B,但由于其MoE的结构,使得其中每个token激活仅21B的参数,且支持128K的上下文(It is equipped with a total of...