对于 DeepSeek-V2 Chat (SFT) 的评估,除了几个有代表性的多项选择任务(MMLU 和 ARC), 主要包括基于生成的基准。还对 DeepSeek-V2 Chat (SFT) 进行了指令遵循评估 (IFEval)(Zhou et al.,2023),使用提示级松散准确度作为指标。此外,用 2023 年 9 月 1 日至 2024 年 4 月 1 日的 LiveCodeBench (Ja...
DeepSeek-V2拥有2360亿参数，其中210亿个活跃参数。160位专家，其中有6位在生成中活跃。DeepSeek-V2在包含8.1万亿token的语料库上进行预训练，并通过监督微调(SFT)和强化学习(RL)来进一步提升模型能力。价格战是这些模型能力的“附加物”——在能力接近第一梯队闭源模型的前提下，DeepSeek-V2 API的定价为每百万to...
SFT训练启动代码: 代码语言:javascript 复制 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1llamafactory-cli train \--stage sft \--do_train True \--model_name_or_path deepseek-ai/deepseek-moe-16b-chat \--finetuning_type lora \--quantization_bit4\--template deepseek \--flash_attn auto \--dataset_dir data \--d...
评估结果显示，通过SFT和RL训练的DeepSeek-V2 Chat模型在标准基准测试上取得了显著的性能提升。特别是在G...
使用了8.1万亿个tokens的高质量、多源的语料库上进行预训练，通过收集150万个对话会话，涵盖了数学、代码、写作、推理、安全等多个领域，对DeepSeek-V2 Chat（SFT）进行监督微调（SFT）。采用组相对策略优化（GRPO）来进一步使模型与人类偏好对齐并产生DeepSeek-V2 Chat，即使只有210亿个激活参数，仍然在开源模型中...
由于机器资源限制,这里基于QLoRA指令微调(SFT)DeepSeek V2的lite版(DeepSeek-V2-Lite-Chat),使用之前文章介绍的LLaMA-Factory框架。 国内网络环境下LLaMA-Factory部署:AI智能体研发之路-模型训练篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用_llama训练框架-CSDN博客 ...
与其上一代模型DeepSeek 67B相比,DeepSeek-V2实现了显著更强的性能,同时节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,并将最大生成吞吐量提升至5.76倍。使用了8.1万亿个tokens的高质量、多源的语料库上进行预训练,通过收集150万个对话会话,涵盖了数学、代码、写作、推理、安全等多个领域,对DeepSeek-V2Chat(SFT)...
但是我也想就此请教一下long context length为啥消耗显存那么多? beep-bebop commented Aug 6, 2024 注意到这句话—— The model has a long context length (163840). This may cause OOM errors during the initial memory profiling phase, or result in low performance due to small KV cache space. 该...
此外,DeepSeek-V2 Chat (SFT) 和 DeepSeek-V2 Chat (RL) 的性能均优于 GPT-4-0613 和 ERNIEBot 4.0,巩固了自家的模型在支持中文方面的顶级 LLM 地位。具体来说,DeepSeek-V2 Chat(RL)在中文理解方面表现出色,优于包括 GPT-4-Turbo-1106-Preview 在内的所有模型。不过 DeepSeek-V2 Chat(RL)的推理能力仍...
DeepSeek-V2 performs well across all context window lengths up to 128K. Chat Model Standard Benchmark | Benchmark | Domain | QWen1.5 72B Chat | Mixtral 8x22B | LLaMA3 70B Instruct | DeepSeek V1 Chat (SFT) | DeepSeek V2 Chat(SFT) | DeepSeek V2 Chat(RL) | |:---:|:---:|:...