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DeepSeek-V2代码仓库 DeepSeek-V3代码仓库 DeepSeek V3和V2的架构差不多,都是采用MLA和MoE。V3在V2的基础上主要是增加了一种多标记预测(Multi-Token Prediction, MTP)训练目标。 二、MLA的具体演进 2.1.1.MHA和MQA/GQA对比 传统的Transformer模型通常采用多头注意力(Multi-Head Attention, MHA)机制(Vaswani等人,2...
笔者大概从2024-08开始关注DeepSeek-V2模型的部署, 由于deepseek-v3和deepseek-v2相比,基础结构是一致的,只是model_config的变化(expert_num等),支持deepseek-v2部署的框架能够相对很快地支持deepseek-v3部署。 从支持deepseek-v2的时间节奏来看:sglang和vllm比较快支持了deepseek-v2模型 开源社区比较早支持deepseek...
DeepSeek V2和V3在多个方面存在显著区别,以下是它们的主要差异: DeepSeek V2DeepSeek V3 架构 采用了Mixture-of-Experts (MoE) 架构 可能延续了V2的MoE架构,并进一步优化专家数量和路由策略 参数量 总共有2360亿个参数,但在处理每个Token时仅激活其中的210亿个参数 拥有6710亿个参数,每次推理过程中激活370亿个参数...
DeepSeek-V2:共有2360亿总参数,每个标记激活210亿参数,参数规模相对较小。 训练数据规模: DeepSeek-V3:在14.8万亿个高质量且多样的token上进行预训练,训练数据规模大幅增加。 DeepSeek-V2:训练数据规模未明确提及,但已知其在多个基准测试中表现出色。 模型架构: ...
DeepSeek V3 改进：基于 V2 的基础上，V3 引入了 Multi-Token Prediction (MTP) 训练目标，进一步优化了模型的表现 。参数量：V3 拥有6710 亿个参数，每次推理过程中激活 370 亿个参数，这使得它比 V2 更加高效且强大 。性能提升：通过算法和工程上的创新，V3 的生成速度从 V2.5 的 20 TPS 提升到了60 TPS...
首先是百科知识上，V3的知识类任务（MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA）水平相比前代 DeepSeek-V2.5 （下称V2.5）显著提升，接近当前表现最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。长文本测评方面，在DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，V3 平均表现超越其他模型。此外，V3 在算法类代码场景（Codeforces），远远...
与 DeepSeek-V2 一样，DeepSeek-V3 也在压缩潜在向量之后使用了额外的 RMNSNorm 层，并在宽度 bottlenecks 处乘以额外的缩放因子。在这种配置下，DeepSeek-V3 包含总共 671B 个参数，其中每个 token 激活 37B 个。长上下文扩展 本文采用与 DeepSeek-V2 类似的方法，在 DeepSeek-V3 中启用长上下文功能。在预...
与 DeepSeek-V2 一样，DeepSeek-V3 也在压缩潜在向量之后使用了额外的 RMNSNorm 层，并在宽度 bottlenecks 处乘以额外的缩放因子。在这种配置下，DeepSeek-V3 包含总共 671B 个参数，其中每个 token 激活 37B 个。长上下文扩展 本文采用与 DeepSeek-V2 类似的方法，在 DeepSeek-V3 中启用长上下文功能。在预...
1. DeepSeek V2 1.1 背景 1.2 模型架构 1.2.1 MLA 1.2.2 DeepseekMoE 1.2.2.1 传统MoE 1.2.2.2 DeepseekMoE 1.2.2.2.1 设备受限场景 1.2.2.2.2 Auxiliary Loss for Load Balance 负载均衡 2. DeepSeek V3 2.1 介绍 2.2 Architecture 2.2.1 DeepSeekMoE 2.2.1.1 Basic DeepSeekMoE 2.1.1.2 Auxiliary-Lo...