DeepSeek 模式识别 from deepseek import AnomalyDetector detector = AnomalyDetector(model="it_ops_v2") alerts = detector.analyze_logs( input_path="errors.json", rules={"高频500错误": "status=500 count>10/分钟"} ) 智能预警输出: { "alert_id": "HTTP_500_CRITICAL", "timestamp": "2024-0...
根据论文及博客,DeepSeek-V2在DeepSeek上进行改进,但并没有沿用主流的“类LLaMA的Dense结构”和“类Mistral的Sparse结构”,而是对Transformer架构中的自注意力机制进行了全方位的创新,提出了MLA(Multi-head Latent Attention)结构,并使用了自研的稀疏MoE技术进一步将计算量降低,大幅提高了推理效率。 DeepSeek-V2 包含236...
DeepSeek-V2,主打训练成本更低、推理更加高效。性能方面,与目前已有的多 个大模型相比,DeepSeek-V2在多项测试中表现优异;定价方面,DeepSeek-V2 每百万token输入0.14美元(约1元人民币)、输出0.28美元(约2元人民 币,32K上下文),与GPT-4-Turbo定价相比,价格仅为后者的近百分之一。
DeepSeek:2024年DeepSeek-V2模型技术报告:经济、高效的混合专家语言模型(英文原版+译版)(52页).pdf,点击即可下载。包含的报告内容,文档格式为PDF,大小1.51MB,页数52页,字数约97786字,欢迎会员下载
Kimi+、DeepSeek-V2、OpenAI更新,持续关注AI产业推进.pdf,传媒互联网行业周报 Kimi+、DeepSeek-V2、OpenAI 更新,持续关注 AI 产业推进 2024 年 05 月 12 日 本周观点:Kimi 发布新版本上线 Kimi+,DeepSeek AI 发布 DeepSeek-V2 , 推荐 维持评级 OpenAI 预告将更新产品内
技术报告:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2/blob/main/deepseek-v2-tech-report.pdf 代码仓库:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2 模型权重:https://huggingface.co/deepseek-ai API Key 申请:https://platform.deepseek.com
▎论文链接DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understandinghttps://arxiv.org/pdf/2403.05525DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understandinghttps://arxiv.org/pdf/2412.10302▎项目地址DeepSeek-VL2:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/tree/...
DeepSeek-R1在后续RL训练中引入了语言一致性奖励(V2,V2.5时存在中英混杂的问题) 资料来源:DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning,中信建投 RRRReeeeaaaassssoooonnnniiiinnnnggggoooorrrriiiieeeennnntttteeeeddddRRRReeeeiiiinnnnffffoooorrrrcccceeeemmmmeeeennnnttttLLLLeeeeaaaarrrrnnnn...
时新发布的DeepSeek-V2的API价格只有GPT-4o的 2.7%,随后一周时间,国产厂商全部跟进,字节、阿 里、百度、腾讯全部降价。2024年12月26日, DeepSeek-V3正式发布且直接开源,而且训练成本仅为 557.6万美元,剔除掉Meta、OpenAI等大厂的前期探索 成本,大概是别人的三分之一,并且整体模型评测能力 ...
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。