SFT: 1.5M对话数据(包含 math, math, code, writing, reasoning, safety, and more); --模型DeepSeek-V2 Chat (SFT); GRPO:Group Relative Policy Optimization;--模型DeepSeek-V2 Chat (RL) 效果:降低42.5%的训练成本;减少了93.3%的KV Cache;吞吐量提高5.76; 1.2 模型架构 1.2.1 MLA 详细见:MHA、MQA...
DeepSeek V2、V3 和 R1 是一系列由 DeepSeek 开发的大型语言模型（LLMs），它们在架构设计、训练方法和应用场景上都有所不同。技术原理 DeepSeek V2 架构：DeepSeek V2 采用了 Mixture-of-Experts (MoE) 架构，这种架构允许模型根据输入动态选择不同的“专家”来处理任务，从而提高了计算效率 。参数量：V2 模型...
Deepseek-v2(2024-05) Deepseek-v3(2024-12) Deepseek-R1 主要信息 R1-Zero vs R1 基本做法 R1 vs Others Performance SFT vs RL Neural RM vs Rule-based RM GRPO vs PPO Distillation vs From scratch (MoE) Process vs Outcome 本文试图梳理整个 deepseek 系列有别于其他模型的技术亮点,一窥技术演进...
自 2023 年起，DeepSeek 陆续发布了 V1、V2、V3、R1、Janus - Pro 等重点产品。目前主流版本为 V3 和 R1。V3 对标 OpenAI 的 GPT - 4，是 L1 级别的聊天机器人，工程创新多，采用混合专家（MoE）架构，面向自然语言处理任务，在客服、文本摘要、内容生成等领域广泛应用。R1 对标 OpenAI - 1，属于 L2 ...
DeepSeek作为一款领先的数据搜索与分析工具,其发展历程中的三次重要飞跃——V2、V3和R1版本,不仅展现了技术的不断进步,更反映了对用户需求的深刻理解与满足。本文将详细解析这三次飞跃背后的技术秘密,帮助开发者和企业用户更好地理解与应用DeepSeek。 V2:架构优化与性能提升 DeepSeek V2版本的发布标志着其在架构优化...
DeepSeek有三大适用模式:基础模型(V3)、深度思考(R1)、联网搜索。 1. 基础模型(V3) 基础模型(V3)是DeepSeek的标配,没有勾选默认就是基础模型。V3版自去年12月升级后,性能大幅提升,堪比业内顶尖模型如GPT-4、Claude-3.5等。 它的作用相当简单,回答日常的百科类问题,帮助用户...
V3模型参数量相较于V2模型多了三倍,训练数据量比V2模型增加接近一倍,但是V3模型训练成本控制在557.6万美元,重点是MoE、MLA、FP8混合精度训练在起作用。之后一个月推出了R1,在V3作为底座的基础上通过多阶段SFT和强化学习达到o1水平的模型,至此,登上王座成功破圈。
另外为了与MLA技术的低秩KV压缩兼容,DeepSeek也将编码方式RoPE进行了改进,使V2/V3/R1获得了长上下文的外延能力。 MLA方法有效降低KV Cache和训练成本(来源:DeepSeek) 2.1.4 MLA是颠覆性创新吗? 我们认为MLA是个非常有趣且先进的创新,这一工作建立在对注意力机制深度理解的之上,并且需要进行大胆谨慎的验证。限于算...
DeepSeek v3 和 R1 是两种不同的模型版本，通常在技术文档、软件版本或硬件规格中都会有其独特的命名规则。具体到 DeepSeek v3 和 R1 的区别，需要查看相应的产品文档或发布说明以获得准确信息。通常，版本之间的区别可能包括性能优化、功能更新、兼容性改进或安全增强等方面。以下是一般情况下，不同版本之间可能存在...
深度思考模式：V3默认自带“深度脑”，不用手动开R1遇到复杂问题时（比如哲学题），点这个模式会思考更仔细联网模式：两个版本都能用！查最新新闻、体育比分时记得打开但V3结合实时信息后分析能力更强（比如解读最新政策）举个栗子：小明想写《流浪地球》观后感——用R1快速搞定；小红要研究“月球土壤种植”——选V3...