我个人认为,MLA本质上也是受到了LoRA和Stable Diffusion的启发「前者详见此文《LLM高效参数微调方法:从Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning V1/V2到LoRA、QLoRA(含对模型量化的解释)》,后者详见此文《AI绘画原理解析:从CLIP、BLIP到...
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...
受益于 MLA 和这些优化,实际部署的 DeepSeek-V2 所需的 KV 缓存明显少于 DeepSeek 67B,因此可以服务于更大的批次大小。根据实际部署的 DeepSeek 67B 服务的提示和生成长度分布来评估 DeepSeek-V2 的生成吞吐量。在具有 8 个 H800 GPU 的单节点上,DeepSeek-V2 实现了超过 50K tokens/s 的生成吞吐量,是 D...
在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异,其中开源模型更是为广大开发者提供了无限的探索空间和实际应用机会。特别是在百度智能云千帆大模型平台(详情链接)的推动下,开源LLM的发展迎来了新的高潮。近期,DeepSeek团队在千帆大模型平台的支持下,发布了DeepSeek V2 236B模型,作为国内第二个超百B参数的开源LLM...
分,取得了第二名,Deepseek-V2在众多开源模型中表现仅次于70B 的 LLaMA3,超过了他们此前发布的V1代67B的非MoE模型。在成本效率方面,相比V1的稠密模型,V2模型节约了 42.5% 的训练成本,减少了推理时 93.3% 的KV-cache显存占用,将生成的吞吐量也提升到了原来的 ...
DeepSeek-V2包含236B(十亿)参数,每个Token激活2.1B参数,支持长达128K的上下文长度。在性能上,它与GPT-4-Turbo、文心4.0等闭源模型在中文综合能力评测中处于同一梯队,英文综合能力与开源模型LLaMA3-70B处于同一梯队。 上下文长度 开源模型支持长达128K的上下文长度,而聊天和API支持32K的上下文长度,有助于处理需要大量上...
由于HuggingFace的限制,当前开源代码在GPU上运行时的性能比我们内部代码库慢。为了促进我们模型的有效执行,我们提供了一个专门的vllm解决方案,该解决方案优化了我们模型的运行性能。 ModelContext LengthDownloadDeepSeek-V2128k HuggingFaceDeepSeek-V2-Chat(RL)128k HuggingFace ...
相比V2的236B总参数（21B激活参数），V3更加激进地引入256个专家，总参数量达到惊人的671B，而激活参数量仅仅增加到37B。根据技术报告里的数据，得益于更加稀疏的MoE设计，以及系统上的一系列优化，训练V3每trillion数据的GPU小时数仅仅为180K（而V2对应的GPU小时数为172.8K），可谓是将V2技术报告标题中的Economical...
在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)的快速发展正不断推动着技术的边界。近日,DeepSeek AI公司开源了一款名为DeepSeek-V2的混合专家(MoE)语言模型,这款模型以其训练成本低、推理高效以及卓越的性能,在开源大模型领域掀起了新的波澜。 DeepSeek-V2参数量高达236B,每个token激活21B参数,支持长达128K token的上下文长度...
DeepSeek-V2 我们还提供与OpenAI兼容的API,可以在DeepSeek平台上使用:platform.deepseek.com。注册即可获得数百万免费token。你也可以按使用量付费,享受无与伦比的价格。 1. 介绍 今天,我们介绍了DeepSeek-V2,这是一个强大的专家混合(MoE)语言模型,其特点是训练经济且推理高效。它总共包含236B个参数,每个token激活...