最近Deepseek团队(北大、清华和南京大学)刚刚公布开源MOE模型DeepSeek-V2,其技术细节见论文“DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model”。 DeepSeek-V2是一个混合专家 (MoE) 语言模型,具有训练经济、推理高效的特点。它包含 236B 总参数,其中每个 token 激活 21B,支持...
DeepSeek-V2[1] 2024年5月6日github发布,deepSeek V2是一个MoE大模型,一共236B参数,每个token激活21B参数,支持上下文长度128K。预训练使用8.1T token,使用SFT和RL后训练。设计了新结构,包括DeepSeekMoE、attention结构Multi-head Latent Attention (MLA),其他结构基本沿用DeepSeek 67B模型的方式。 相比DeepSeek 67...
DeepSeek-V2是一个基于混合专家(Mixture-of-Experts,简称MoE)架构的语言模型,专门用于处理自然语言处理(NLP)任务,如文本生成、翻译、问答等。以下是对DeepSeek-V2模型的详细介绍: 一、模型概述 参数规模:DeepSeek-V2拥有2360亿个参数,显示出强大的学习能力。 架构设计:基于Transformer架构,通过创新的MLA(Multi-Head ...
深度求索的母公司幻方，一家量化交易领域的佼佼者，积累了丰富的AI基础设施层工程经验。他们此前已开发出萤火超算平台，为深度求索提供了强大的计算支持。在最新论文中，我们深入探讨了DeepSeek-V2模型的训练框架与优化策略，揭示了其背后的关键技术点。HAI-LLM框架 该框架由幻方研究团队内部工程师精心打造，专为高效轻...
原本需要投入上亿美元才能训练好的大语言模型，被中国一家初创公司给硬生生地压至数百万美元就能训练出来。这家来自杭州的初创公司深度求索（DeepSeek）12月26日在微信公众号上宣布全新的开源大模型DeepSeek V3，并大方公布53页的技术论文，披露该模型的所有训练细节及评测结果。评测显示，上述模型在考察百科知识、代码、...
最新最强,DeepSeek大模型v2的技术指标评测 最近,来自杭州的深度求索发布了第二代开源MoE模型DeepSeek-V2,从各项指标来看,都具备了领先水平,无论与开源模型,还是闭源模型对比,都处于第一梯队,是GPT-4, 文心4.0, Qwen1.5 72B, LLaMA3 70B等先进大模型的有力竞争对手。本文就来介绍一下。
一、DeepSeek-V2基本情况 DeepSeek-V2依然是Transformer架构，包含2360亿个总参数，其中210亿个参数处于激活状态，支持128K的上下文长度。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...
不久后,他们还发布了DeepSeek Coder V2模型,专注于编程,同样表现不俗。现在,他们又发布了DeepSeek V2聊天模型的更新版本,比之前更出色。 模型更新 就像之前的版本一样,这个更新版本也是一个由多个专家组成的模型,拥有 236B 参数,具有 128K 上下文限制,其中 21B 是活跃参数。虽然还有一个轻量版,只有 16B 参数,但...
DeepSeek V2 系列 AI 模型收官，联网搜索上线 IT之家 12 月 11 日消息，DeepSeek 官方公众号昨日（12 月 10 日）发布博文，宣布 DeepSeek V2 系列收官，推出 DeepSeek V2.5 的最终版微调模型 DeepSeek-V2.5-1210，主要支持联网搜索功能，全面提升各项能力。DeepSeek-V2.5-1210 通过 Post-Training 迭代，...
DeepSeek-V2是一个总参数为236B的MoE模型,每个token仅激活21B的参数,并支持128K的上下文长度。 提出了Multi-head Latent Attention(MLA),通过压缩kv cache至隐向量,从而保证高效推理。 相比于DeepSeek 67B,DeepSeek-V2实现了更好的表现,节约了42.5%的训练成本,降低了93.3%的kv cache,提升最大吞吐5.76倍。 预训练...