对于 DeepSeek-V2 Chat (SFT) 的评估,除了几个有代表性的多项选择任务(MMLU 和 ARC), 主要包括基于生成的基准。还对 DeepSeek-V2 Chat (SFT) 进行了指令遵循评估 (IFEval)(Zhou et al.,2023),使用提示级松散准确度作为指标。此外,用 2023 年 9 月 1 日至 2024 年 4 月 1 日的 LiveCodeBench (Ja...
本文首先针对deepseek-v2-chat这个大模型价格屠夫的模型特点和技术架构进行介绍,之后以LLaMA-factory为训练和推理框架,进行SFT微调训练和推理测试。 deepseek-v2-chat巧妙的将attention注意力机制和MoE网络架构与大模型相结合,通过模型算法与架构的升级,提升了推理和训练效率,最终呈现的就是成本的优化和商业市场价值的转化。
评估结果显示，通过SFT和RL训练的DeepSeek-V2 Chat模型在标准基准测试上取得了显著的性能提升。特别是在G...
使用了8.1万亿个tokens的高质量、多源的语料库上进行预训练，通过收集150万个对话会话，涵盖了数学、代码、写作、推理、安全等多个领域，对DeepSeek-V2 Chat（SFT）进行监督微调（SFT）。采用组相对策略优化（GRPO）来进一步使模型与人类偏好对齐并产生DeepSeek-V2 Chat，即使只有210亿个激活参数，仍然在开源模型中...
与其上一代模型DeepSeek 67B相比,DeepSeek-V2实现了显著更强的性能,同时节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,并将最大生成吞吐量提升至5.76倍。使用了8.1万亿个tokens的高质量、多源的语料库上进行预训练,通过收集150万个对话会话,涵盖了数学、代码、写作、推理、安全等多个领域,对DeepSeek-V2Chat(SFT)进...
由于机器资源限制,这里基于QLoRA指令微调(SFT)DeepSeek V2的lite版(DeepSeek-V2-Lite-Chat),使用之前文章介绍的LLaMA-Factory框架。 国内网络环境下LLaMA-Factory部署:AI智能体研发之路-模型训练篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用_llama训练框架-CSDN博客 ...
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...
但是我也想就此请教一下long context length为啥消耗显存那么多? beep-bebop commented Aug 6, 2024 注意到这句话—— The model has a long context length (163840). This may cause OOM errors during the initial memory profiling phase, or result in low performance due to small KV cache space. 该...
# Experimental environment: 8*A100 # 8*80GB GPU memory nproc_per_node=8 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \ NPROC_PER_NODE=$nproc_per_node \ swift sft \ --model_type deepseek-v2-chat \ --sft_type lora \ --tuner_backend peft \ --dtype bf16 \ --output_dir output \ ...
| Benchmark | Domain | QWen1.5 72B Chat | Mixtral 8x22B | LLaMA3 70B Instruct | DeepSeek V1 Chat (SFT) | DeepSeek V2 Chat(SFT) | DeepSeek V2 Chat(RL) | |:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:| | **MMLU** | English | 76.2...