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...
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。 与此同时,DeepSeek也给美国敲响了警钟...
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...
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...
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 ...
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...
借助V3的基础能力,R1 Zero告诉我们,如果这个模型的基础能力已经不错了,那么我是有可能通过这个模型自我来进行提升的。其实这种思路和Model Predictive Control和世界模型,是有很多的相似之处的。 第二个是让大模型训练小模型,看似是一个显而易见但是这次也产生了重大影响力的一个结果。他们先训练了一个600 多B的...