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...
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...
由于大模型对于较长、客观的文字有着更好的理解能力,因此本部分使用大模型对摘要进行分析。我们使用DeepSeek-V3模型(为保证结果可重复性,我们将模型的随机性设为0),对每一篇报告,我们将图1所示的提示词和摘要拼接,作为模型的输入,得到每一篇报告所涉及的一级、二级行业,和对应行业的景气度和超预期程度。我们按照中...
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...
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...
DeepSeek的V3模型仅用557.6万的训练成本,实现了与OpenAI O1推理模型相近的性能,这在全球范围内引发连锁反应。由于不用那么先进的英伟达芯片就能实现AI能力的飞跃,英伟达在1月27日一天跌幅高达17%,市值一度蒸发6000亿美元。一部分投资人担心这会减少市场对先进芯片的需求,但科技圈也普遍存在另一种相反的观点:一个高性...
在DeepSeek R1 Zero中,他们首先设计了一个简单直观的基于规则(rule-based)的奖励函数。基本要求是确保数学题的答案和回答格式都完全正确。他们采用了DeepSeek V3的方法:对每个问题生成100条回答,然后从中筛选出正确答案来增强正确回答的比重。 这种方法实际上绕过了强化学习(reinforcement learning)中最难处理的稀疏奖励...
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...
魔视智能 MOTOVIS 的专利 CN112446439A（深度学习网络动态分支选择）与 DeepSeek V3 的 MoE 理念高度契合，能够有效应用于车载端侧模型压缩，加速大模型在端侧的部署效率。这一技术的应用，将有助于 MOTOVIS 在保持模型性能的同时，降低计算成本，提高模型的部署效率，进一步提升其在自动驾驶领域的竞争力。魔视智能 ...
DeepSeek3月1日发表题为《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》的文章,全面揭晓V3/R1推理系统背后的关键秘密。最为引人注目的是,文章首次披露了DeepSeek的理论成本和利润率等关键信息。据介绍,假定GPU租赁成本为2美元/小时,总成本为87072美元/天;如果所有tokens全部按照DeepSeek R1的定价计算,理论上一天的总收入为562027...