为了进行比较,还在评估框架和设置中评估了 Qwen1.5 72B Chat、LLaMA-3-70B Instruct 和 Mistral-8x22B Instruct。对于 DeepSeek 67B Chat,直接参考之前版本中报告的评估结果。 下表是DeepSeek-V2 Chat (SFT)、DeepSeek-V2 Chat (RL) 和其他代表性开源聊天模型之间的比较。关于 TriviaQA 和 NaturalQuestions,值得...
研发团队在 AlpacaEval 2.0 和 MTBench 上评估模型,显示 DeepSeek-V2-Chat-RL 在英语会话生成方面的竞争性能。 中文开放式生成评估 Alignbench(https://arxiv.org/abs/2311.18743) 编码基准 研发团队在 LiveCodeBench (0901-0401) 上评估模型,这是一个专为实时编码挑战而设计的基准。如图所示,DeepSeek-V2 在 L...
此外，DeepSeek-V2 Chat (RL)在数学和代码基准测试中的性能进一步提升，展示了RL训练在提高模型对齐人类...
图片 chat模型 我们在AlpacaEval 2.0和MTBench上评估了我们的模型,展示了DeepSeek-V2-Chat-RL在英语对话生成上的竞争力。 图片 Chinese Open Ended Generation Evaluation 编码基准测试 我们在LiveCodeBench (0901-0401)上评估了我们的模型,这是一个为实时编码挑战设计的基准测试。如图所示,DeepSeek-V2在LiveCodeBench...
采用8.1万亿个token的多样化高质量预料预训练,在进行全面的预训练之后,进行监督微调(SFT)以及强化学习(RL),充分发挥模型性能。 官方于5月16日发布了可消费级显卡部署的lite版模型:DeepSeek-V2-Lite,总参数16B,激活函数2.4B,上下文长度32K,降低用户私有化部署成本。
简介:AI智能体研发之路-模型篇(二):DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战 一、引言 5月6日私募基金幻方发布DeepSeek-V2,千亿级模型,每百万Tokens仅需1元-2元。5月15日,字节发布白菜价的豆包大模型,5月21日阿里、百度相机大幅下调甚至免费开放自家商用模型接口,大模型价格战正式打响。而被誉为大模型价格屠夫的“Dee...
chat模型 我们在AlpacaEval 2.0和MTBench上评估了我们的模型,展示了DeepSeek-V2-Chat-RL在英语对话生成上的竞争力。 Chinese Open Ended Generation Evaluation 编码基准测试 我们在LiveCodeBench (0901-0401)上评估了我们的模型,这是一个为实时编码挑战设计的基准测试。如图所示,DeepSeek-V2在LiveCodeBench上展示了相...
训练语料 8.1T tokens,用 150 万个对话内容做 SFT,最后用 GPRO 对齐出 Chat(RL) 模型 与DeepSeek 67B相比,节省 42.5% 的训练成本、减少 93.3% 的 KV 缓存并提高了最大生成吞吐量 5.76 倍 主要亮点是 MLA 和 DeepSeekMoE: 新的MLA(Multi-Head Latent Attention) 机制,亮点是通过低秩结构压缩查询、kv 向...
具体来说,DeepSeek-V2 Chat(RL)在中文理解方面表现出色,优于包括 GPT-4-Turbo-1106-Preview 在内的所有模型。不过 DeepSeek-V2 Chat(RL)的推理能力仍然落后于 Erniebot-4.0 和 GPT-4 等巨型模型。
此外,DeepSeek-V2-Chat还采用了指令微调(Instruction Tuning)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)等方法。指令微调是指通过修改模型的损失函数,使其更好地适应特定的任务指令。RLHF则是一种基于人类反馈的强化学习方法,通过不断优化模型在特定任务上的表现,使其更加符合人类的需求。