项目简介DeepSeek-V2,一个专家混合(MoE)语言模型,其特点是经济高效的训练和推理。它包含 2360 亿个总参数,其中每个token激活了21亿个参数。与 DeepSeek67B相比,DeepSeek-V2 实现了更强的性能,同时节省了 42.5…
DeepSeek V2 236B是一款基于专家混合(MoE)架构的大型语言模型,其总参数量达到2360亿,每个token激活的参数量为210亿。这一设计不仅提升了模型的性能,还大幅降低了训练和推理成本。相比DeepSeek 67B,DeepSeek V2在多项基准测试中表现出色,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高了5.7...
DeepSeek-Coder-V2 沿袭了 DeepSeek-V2 的模型结构，总参数 236B，激活 21B，并在多个关键技术方面进行了提升：海量高质量数据： DeepSeek-Coder-V2 在 DeepSeek-V2 的基础上，继续预训练了 6 万亿 tokens，其中包含 60% 的源代码、10% 的数学语料和 30% 的自然语言语料。新数据来源包括 GitHub、Common Craw...
DeepSeek 发布 236B 参数 160 位专家的专家混合(MoE)模型: DeepSeek-V2 ,经济的训练成本和高效的推理能力,完全开源。 - 参数规模: 总参数量为236B,每个token激活21B参数。 - 性能对比: 与DeepSeek 67B相比,Dee…
DeepSeek-V2-Chat 模型拥有 236B 参数,这是一个非常庞大的数字。大规模参数使得模型能够学习到更加丰富的语言知识,提高模型的表现力。 2. 强大的语言理解能力 DeepSeek-V2-Chat 模型在多个自然语言处理任务中表现出色,如文本分类、情感分析、机器翻译等。这得益于模型强大的语言理解能力,能够准确地理解文本中的语义...
5月6日,大模型公司DeepSeek发布并开源第二代MoE模型DeepSeek-V2。 DeepSeek-V2以236B总参数、21B激活,大致达到70B~110B Dense的模型能力,同时消耗的显存(KVCache)只有同级别Dense模型的1/5~1/100,每token成本大幅降低。实际部署在8卡H800机器上,输入吞吐量超过每秒10万tokens,输出超过每秒5万tokens。
The paper mentions that DeepSeek-Coder-v2 236B is trained by only utilizing the Next-Token-Prediction objective. No FIM objective is used. Is there any reason not to use FIM?Activity guoday commented on Jul 3, 2024 guoday on Jul 3, 2024 Contributor The deepseek-coder-v2 236B model ...
使用了Xeon处理器、一块主板和16GB主内存，我可以很好地运行deepseek-v2 16b。
回复@奥利弗史塔克: 幻方的deepseek v2先放出超低价的,但是这是别人架构进步了,236B的模型active参数22B,再加上kvcache直接压缩了维度,推理成本确实大降了。如果一天能跑满10小时估计5年回本。 不知道百度免费的怎么样,阿里的大模型相对公开也参与一些公开排行,容易判断。
Hi Ollama team: I loaded the modes and keep them stay in memory. After some conversations, the models start to response with strange text and codes. After restarting ollama in ubuntu, the issue is gone. OS Linux GPU No response