这篇论文主要介绍了DeepSeekMoE架构,这是一种用于混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)语言模型的新型架构,旨在实现极致的专家专业化。该架构试图解决现有MoE模型中知识杂交和知识冗余的问题,这些问题限制了专…
1.摘要 deepseek-moe 引入一种新型的混合专家网络结构(MOE)用来解决传统混合专家网络的不够专业化的网络专家的问题,通过利用两种策略:精细化的网络专家划分和共享混合专家网络来获得无重合并且知识集中的专家…
DeepSeek 选择 MoE 架构提高计算效率并降低成本,虽然拥有千亿级别的参数量,但是通过每次只激活 8 个专家来进行推理计算,使得计算量和能耗得到显著降低,同时保留了强大的模型能力。 同时在 MoE 上,DeepSeek 进行了一些关键优化: 1、门控网络优化:通过改进门控机制,DeepSeek 能够更加智能地选择合适的专家,避免了部分专...
DeepSeek MoE的具体实现 细粒度专家分割：DeepSeek MoE架构的一个显著特点是细粒度专家分割。与传统MoE架构相比，这里的专家划分更加细致，使得每个专家能够专注于更小范围的任务。例如，在自然语言处理任务中，不同的专家可以分别负责语法分析、语义理解等子任务，从而提高任务处理的精确度。共享专家隔离：除了细粒度专家...
科大讯飞：已关注DeepSeek的MoE模型技术进展，持续推动星火大模型迭代提升 金融界2月15日消息，有投资者在互动平台向科大讯飞提问：你好，公司在模型训练时，没有研究一下类似DeepSeek的MoE模型吗？公司回答表示：科大讯飞已经关注到上述技术进展，我们会持续推动算法迭代，让自主可控的星火大模型在自主可控的算力平台上...
在过去的几年里,深度学习技术已经实现了飞速的发展,尤其是在大规模模型方面。从GPT-4到DeepSeek再到各种翻译、语音识别等大型应用场景的背后,都离不开大模型的支撑。然而,随着模型的规模不断增加,训练成本和推理时间的增长也呈指数级上升,这让很多AI研究者和企业面临着巨大的挑战。
可喜之余,对于渴望在未来大模型领域闯出一片天的企业来说,结合自身的业务需求与数据特点,在充分发挥DeepSeek优势之上,“卷”出更具有独特竞争力的自研大模型乃至智能体,似乎更值得深思。 01 前期“卷”接入 实现“共进共生” 最直观来看,目前DeepSeek掀起的“模型热”主要表现为DeepSeek的“接入热”。 其中既包括...
总之,我认为,deepseek横空出世,AI大繁荣,算网大机会,最受益的是电信运营商。DeepSeek 与三大运营商的深度融合,从流量增长、算力激活、核心竞争力巩固到新业务模式开拓等多个维度,为三大运营商带来了新的发展机遇和价值提升空间。在未来,随着 DeepSeek 技术的不断发展和应用的深入,三大运营商有望在 AI 时代实现更大...
DeepSeek-V2采用了包括多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE在内的创新架构。MLA通过将Key-Value(KV)缓存显著压缩成一个潜在向量来保证高效的推理过程,而DeepSeekMoE则通过稀疏计算以经济的成本训练强大的模型。与DeepSeek 67B相比,DeepSeek-V2实现了更强的性能表现,同时节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,并...
文章名称:DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models 文章链接:arxiv.org/pdf/2401.0606 github链接:github.com/deepseek-ai/ models link: huggingface.co/deepseek huggingface.co/deepseek 概述 这篇文章的引言部分首先指出了在足够的训练数据下,通过增加参数和计算预...