作者前言: DeepSeek系列现在非常火,笔者决定主要梳理DeepSeekzui最重要的四代版本: DeepSeek-LLM; DeepSeek-V2; DeepSeek-V3; DeepSeek-R1 敬请期待。一、背景动机开源社区的关注点:LLaMA 之后,开源社区主要关注训练固定规模的高质量 LLM(如 7B、13B、34B 和 70B),而对 LLM 的缩放定律研究探索较少。 缩放定律...
DeepSeek LLM: DeepSeek-Coder: DeepSeek-v2: DeepSeek-v3: 1.概念简述 2.总体框架代码 3.generate的处理 DeepSeek LLM: 与别的LLM主要差异在于GRPO,肖畅:DPO、ReMax、PPO、GRPO到XDPO的解析 本文已讲过逻辑:对于给定大模型和query,压制低于平均得分的样本,倾向得分高于评分得分的样本。 实现方式:输出多个resp...
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 推出的开源 LLM，让整个AI领域看到了“民主化与专业化”并行的可能性。从高成本、封闭式的技术竞争，转向更开放、多元的创新生态，这既意味着市场格局将被重塑，也为中小企业和科研机构带来前所未有的发展机遇。然而，通用型LLM终究难以解决专业场景的所有难题。对于深耕科学行业的企业而言，唯有结合行业特定...
forward和backward中,各种不同精度的数据类型换着使用:从图示看,weight matrix 权重本身是矩阵乘法累加后的结果,数值可能比较大,不用过分担心下溢出的问题,所以用FP8完全适用;但涉及到梯度等精度要求高的地方,用的还是FP32和BF16;V3版本671B的参数,用FP8存储,理论上大约671GB; https://huggingface.co/deepseek-ai...
在自己的设备上运行 DeepSeek-LLM-7B-Chat 模型 步骤1:通过以下命令行安装WasmEdge[3]。 curl -sSf https://raw.githubusercontent.com/WasmEdge/WasmEdge/master/utils/install.sh | bash -s -- --plugin wasi_nn-ggml 步骤2:下载DeepSeek-LLM-7B-Chat 模型 GGUF 文件[4]。由于模型的大小为几个 GB,下...
在DeepSeek LLM的开发过程中,数据集经过多次迭代改进,调整了不同数据源的比例,同时提高了整体质量。这使我们能够进一步分析不同数据集对扩展规律的影响。 我们使用三种不同的数据集研究了扩展规律:早期内部数据、当前内部数据和OpenWebText2,后者用于Kaplan等人(2020)之前扩展规律的研究。我们的内部数据评估显示,当前内部...
通过LobeChat,我们能够直接赋予DeepSeek多种身份。在LobeChat的发现界面中,你可以浏览到众多预设的AI助手,并可直接套用。 写在最后 目前也是用了好几天的Deepseek了,比起国内其他一种AI模型它的确要优秀不少,通过API的形式也能让其对接到LLM平台,从而实现更为方便和快捷的使用,这几天的使用个人感觉非常不错。
为了进一步提高DeepSeek-Coder-Base模型的自然语言理解能力，论文基于DeepSeek-LLM 7Bcheckpoint进行了额外的预训练。这次额外的训练涉及处理包含自然语言、代码和数学数据的2B tokens的多样化数据集。结果是创建了一个新的、改进的代码模型，DeepSeek-Coder-v1.5。观察表明，DeepSeek-Coder-v1.5不仅保持了其前身在编码...