另一方面，对于FFN，该研究采用高性能MoE架构 ——DeepSeekMoE，以经济的成本训练强大的模型。DeepSeek-V2基于高效且轻量级的框架HAI-LLM进行训练，采用16-way zero-bubble pipeline并行、8-way专家并行和ZeRO-1数据并行。鉴于DeepSeek-V2的激活参数相对较少，并且重新计算部分算子以节省激活内存，无需张量并行即可训练...
DeepSeek-V2性能达GPT-4级别，但开源、可免费商用、API价格仅为GPT-4-Turbo的百分之一。因此一经发布，立马引发不小讨论。从公布的性能指标来看，DeepSeek-V2的中文综合能力超越一众开源模型，并和GPT-4-Turbo、文心4.0等闭源模型同处第一梯队。英文综合能力也和LLaMA3-70B同处第一梯队，并且超过了同是MoE的Mix...
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...
近日,DeepSeek推出了 DeepSeek-V2,这是一种强大的专家混合 (MoE) 语言模型,其特点是经济的训练和高效的推理。引起了比较大的关注。DeepSeek-V2除了性能爆表,模型开源之外,最吸引我的一点是API的价格是真的便宜。对于这种超大的模型来说,即使模型开源,部署得起的人也不多,所以提供超便宜API这一点就让人感到很贴...
DeepSeek V2(Moe)是一个基于专家网络(MoE)的大语言模型,是DeepSeekLLM(dense)的升级版本。 主要特点:训练经济、推理高效。 模型尺寸:236B,其中激活参数21B。 上下文长度:128K 相较于他的前一代DeepSeek LLM(67B),节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,最大生成吞吐量提升至5.76倍。
其次,DeepSeek-V2英文综合能力(MT-Bench)与最强的开源模型LLaMA3-70B处于同一梯队,超过最强MoE开源模型Mixtral8x22B。 有分析指出,该模型的训练参数量高达8.1万亿个token,而DeepSeek V2表现出“难以置信”的训练效率,并且计算量仅为Meta Llama 3 70B 的1/5。
幻方量化旗下DeepSeek发布第二代MoE模型 5月6日，私募巨头幻方量化官微宣布，其探索AGI（通用人工智能）的新组织“深度求索（DeepSeek）”正式开源第二代MoE模型：DeepSeek-V2。据介绍，DeepSeek-V2 API的定价为：每百万tokens输入1元、输出2元（32K上下文），价格仅为GPT-4-Turbo的近百分之一。
性能直逼GPT-4Turbo，综合能力位于大模型第一梯队：DeepSeek-V2是一个参数为2360亿的MoE模型，每个token仅激活210亿参数，支持128K的上下文长度。1）纵向对比：对比去年11月发布的DeepSeek67B性能取得显著提升，训练成本节省了42.5%，KV缓存减少了93.3%，最大生成吞吐量提高到了5.76倍。2）横向对比：上下文长度...
DeepSeek V2(Moe)是一个基于专家网络(MoE)的大语言模型,是DeepSeek LLM(dense)的升级版本。 主要特点:训练经济、推理高效。 模型尺寸:236B,其中激活参数21B。 上下文长度:128K 相较于他的前一代DeepSeek LLM(67B),节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,最大生成吞吐量提升至5.76倍。