DeepSeek-V2模型结构如下图 同V1版本一样,V2在MoE层使用了fine-grained expert和shared expert(或者叫DeepSeekMoE结构)(可参考《MoE模型的前世今生》)。而V2在结构上最重要的变动就是在注意力层使用了Multi-Head Latent Attention(MLA)。 1.1.MLA MLA是DeepSeek-V2提升推理效率,减低KV cache需求的关键。 (关于...
DeepSeek在5月6号重磅开源了其最新的MoE架构的LLM底座DeepSeek-V2,总参数量为236B,每个token的激活参数量为21B,支持上下文长度为128K tokens。 在DeepSeek-V2的模型结果层面,有两个值得关注的点: Multi-head Latent Attention(MLA):这个结构对传统Transformer中的MHA结构进行改进,主要目标有两个:(1)降低推理时KV ...
这背后，是DeepSeek对模型架构进行了全方位创新。它提出的一种崭新的MLA（一种新的多头潜在注意力机制）架构，把显存占用降到了过去最常用的MHA架构的5%-13%，同时，它独创的DeepSeekMoESparse结构，也把计算量降到极致，所有这些最终促成了成本的下降。在硅谷，DeepSeek被称作“来自东方的神秘力量”。SemiAnalysis首...
DeepSeek 独创的 Sparse 结构 DeepSeekMoE 与 MLA 架构的结合，推动了 DeepSeek-V2 提升效率和性能。此模型仅需极小的内存用量（相当于对应密集型(Dense)模型的1/5~1/100），就可发挥出相似于 70B~110B 密集型(Dense)模型的计算能力。模型的高效率直接转换为显著的成本节约——在8卡H800机器上，DeepSeek-V2...
DeepSeek-V2 采用了创新的架构。提出MLA（Multi-head Latent Attention）架构，大幅减少计算量和推理显存。同时自研了Sparse结构，使其计算量进一步降低。有人就表示，这些升级对于数据中心大型计算可能非常有帮助。而且在API定价上，DeepSeek-V2几乎低于市面上所有明星大模型。团队表示，DeepSeek-V2模型和论文也将完全...
来自DeepSeek-V2的全新架构。据悉，DeepSeek-V2采用Transformer架构，其中每个Transformer块由一个注意力模块和一个前馈网络（FFN）组成，并且在注意力机制和FFN方面，研究团队设计并采用了创新架构。据介绍，一方面，该研究设计了MLA，利用低秩键值联合压缩来消除推理时键值缓存的瓶颈，从而支持高效推理。另一方面，对于FFN...
在中文处理能力方面,DeepSeek-V2在AlignBench排名中表现优异,且提供了极具竞争力的API价格。它可能是目前国内最好的大模型创新之一,由幻方子公司Deepseek开发。DeepSeek-V2的核心创新之一是Multi-Head Latent Attention(MLA),这是一种创新的注意力机制。MLA通过低秩键-值联合压缩,实现了比传统的Multi-Head Attention(...
通过在上一代DeepSeek-V2上的成功验证，V3沿用了可以大幅降低显存占用的MLA（多头潜注意）和DeepSeekMoE（混合专家）架构，其具有6710亿参数，每次推理激活370亿参数，这种方法确保了高效的训练及推理。在训练阶段，DeepSeek使用了多种硬件和算法优化，包括FP8混合精度训练框架和用于管道并行的DualPipe算法，以降低训练...
DeepSeek-V2采用了MoE架构,特别是它对Transformer架构中的自注意力机制进行了创新,提出了MLA(Multi-head Latent Attention)结构,并使用MoE技术进一步降低计算量,提高推理效率。 商用 开源协议为MIT,且注明了V2系列支持商用。 结语 具有极强的价格竞争力,以及看上去不错的数据表现,让我对这家公司有了兴趣,经过了解后...