比如DeepSeek V3模型中使用的多头潜在注意力机制(Multihead Latent Attention),Meta之前就发表过一篇关于多令牌层(Multi-Token Layer)的研究,效果也很相似。另外,在推理和规划(Reasoning and Planning)方面,之前也有过很多相关研究,还有在奖励机制和基于模型的方法(Model-Based Method)等这些方面。 其实我恰恰觉得这次De...
包括在智能驾驶系统中，云端 VLM 大模型利用 DeepSeek 的知识和推理能力，大幅提升自动化数据生成的效率和质量，解决更多长尾场景的瓶颈问题；在车端模型上，利用 DeepSeek 进一步强化知识蒸馏，让视觉语言模型更好地在车端部署运行，做到车端、云端同级智能。诚然，在DeepSeek的加持下，高阶智驾将加速落地，同时能兼顾...
根据媒体报道，DeepSeek-V3仅用了2048块GPU，训练了不到2个月，共花费550多万美元。而GPT-4o模型训练成本约为1亿美元，这意味着DeepSeek的成本只有GPT-4o的1/20。OpenAI创始成员之一 对DeepSeek-V3超低训练成本感到震惊 鲜为人知的是，上半年中国大模型价格战的“始作俑者”，正是DeepSeek。5月，DeepSeek-V2...
比如DeepSeek V3模型中使用的多头潜在注意力机制(Multihead Latent Attention),Meta之前就发表过一篇关于多令牌层(Multi-Token Layer)的研究,效果也很相似。另外,在推理和规划(Reasoning and Planning)方面,之前也有过很多相关研究,还有在奖励机制和基于模型的方法(Model-Based Method)等这些方面。 其实我恰恰觉得这次De...
在语言模型领域，AI已经从模仿学习进入到了第二阶段的强化学习，比如DeepSeek的推理模型R1就是在V3模型的模仿学习之后，增加了强化学习的后训练得到的。姚卯青认为，机器人的AI部分也在从模仿学习进入强化学习阶段。发布GO-1当天，智元称其强化学习版本的机器人基座模型也已在研发中，将在未来几个月推出。它很可能是...
随着DeepSeek成为全球现象级大模型,其突破性表现颠覆了国际社会对中国AI发展的刻板认知,为中国AI企业创新注入强心剂。此前外界普遍认为中美AI技术存在两年差距,但DeepSeek-V3、R1等产品在推理效率、多模态交互等维度展现的竞争力,证明差距已经被大大缩小,甚至在某些方面实现了超越。
DeepSeek-R1能有这么强力的表现和DeepSeek-V3这个基模型的强大是分不开的。 现在就来盘一下DeepSeek-V3的一些细节。(不包括infra部分) 相关文章链接: DeepSeekMoE DeepSeek-V2 DeepSeek-R1详解 1.MLA DeepSeek-V3模型的基础架构和V2一样: 先来看下MLA是怎么做的。(很熟悉MLA的朋友可以跳过这部分) 1.1.从...
DeepSeek-V3、R1 系列模型DeepSeek-V3 是 DeepSeek 发布的 MoE(Mixture-of-Experts)大语言模型,总参数量为671B,每个 token 激活的参数量为37B。为了实现高效的推理和成本效益的训练,DeepSeek-V3 采用了 MLA(Multi-head Latent Attention)和 DeepSeekMoE 架构。此外,DeepSeek-V3 首次引入了一种无需辅助损失的负...
一位DeepSeek数据科学家表示,DeepSeek-V3采用的一项关键项目创新建立在FP8上训练模型,而非GPT使用的FP16。 简而言之,FP8训练精度更低。如果没有GPT-4等前沿模型“铺路”,用较低的精度训练是不可能的。 打个比方。你想从A地到陌生的B地,你不知道如何到达,甚至怀疑到底能否到达时,就会变得小心翼翼,步履维艰。但...
DeepSeek-V3是DeepSeek-V2之后有一个新的版本,一个超大规模的 “混合专家”模型(MoE),671B 参数,激活 37B,在 14.8T token 上进行了预训练。它专为高效训练和推理设计,既能生成高质量文本,又能节省计算资源。用更低的成本(时间和算力)实现顶级性能,对标甚至超越闭源模型(如 GPT-4)。通俗的话讲专注文本任务...