在 14.8 万亿个多样且高质量的tokens上对 DeepSeek-V3 进行预训练，随后通过监督微调（SFT）与强化学习（RL），充分挖掘其能力。综合评估表明，DeepSeek-V3 超越了其他开源模型，性能可与领先的闭源模型相媲美。性能卓越的同时，DeepSeek-V3 的完整训练仅需 278.8 万 H800 GPU hour。此外，训练过程极为稳定，...
为了高效的推理和经济的训练，DeepSeek-V3 采用了用于高效推理的多头潜在注意力（MLA）（DeepSeek-AI，2024c）和用于经济训练的 DeepSeekMoE（Dai et al., 2024），并提出了多 token 预测（MTP）训练目标，以提高评估基准的整体性能。对于其他细节，DeepSeek-V3 遵循 DeepSeekV2（DeepSeek-AI，2024c）的设置。与...
消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“De...
为了高效的推理和经济的训练，DeepSeek-V3 采用了用于高效推理的多头潜在注意力（MLA）（DeepSeek-AI，2024c）和用于经济训练的 DeepSeekMoE（Dai et al., 2024），并提出了多 token 预测（MTP）训练目标，以提高评估基准的整体性能。对于其他细节，DeepSeek-V3 遵循 DeepSeekV2（DeepSeek-AI，2024c）的设置。与...
近日，DeepSeek-V3的正式发版引起AI业内广泛高度关注，其在保证了模型能力的前提下，训练效率和推理速度大幅提升。我们认为，DeepSeek新一代模型的发布意味着AI大模型的应用将逐步走向普惠，助力AI应用广泛落地；同时训练效率大幅提升，亦将助力推理算力需求高增。我们持续看好AI产业链的加速落地机遇，建议重点关注AI应用...
DeepSeek-V3的另外一个创新是多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention，简称 MLA），这是大型语言模型中常用注意力机制的增强版本。MLA是DeepSeek独创的结构，在DeepSeek-V2中提出，其核心概念可以这样理解：在阅读复杂内容时，我们的大脑不仅仅处理每个单词，还会捕捉到其中的联系和暗示。MLA...
【睿见】胡延平：为什么DeepSeek-V3的火爆不宜过高评价？来源：盘古智库 周末实测下来基本可以，数学正确率较高，代码是强项，考验模型的一些经典问题，回答正确与错误参半，还没遇到其他用户反馈的不稳定、思路循环紊乱问题。本文系盘古智库学术委员、DCCI-未来智库与FutureLabs-未来实验室首席专家，信息社会50人论坛成员...
相较之下，Llama 3 系列模型的计算预算则多达 3930 万 H100 GPU Hours—— 如此计算量足可训练 DeepSeek-V3 至少 15 次。虽然相对于其它前沿大模型， DeepSeek-V3 消耗的训练计算量较少，但其性能却足以比肩乃至更优。据最新发布的 DeepSeek-V3 技术报告，在英语、代码、数学、汉语以及多语言任务上，基础模型 ...
DeepSeek-V3高效训练,性能卓越,创新架构优化。 • 🚀 性能优异:在多项基准测试中表现卓越,超越竞争对手。 • 🧠 创新架构:引入MLA和DeepSeekMoE,实现高效扩展和负载均衡。 • 🔧 工程优化:流水线并行、通信优化和内存管理全面提升效率。 这两天,DeepSeek-V3 低调发布,在国际上狠狠秀了一波肌肉:只用了 ...
为什么DeepSeek V3报错家门？首先需要强调的一点是，从目前网友们整体讨论的观点来看，说DeepSeek V3是在ChatGPT输出上训练的可能性不大。之所以这么说，正如网友Riley Goodside所总结的那样——因为ChatGPT的影子无处不在。即便DeepSeek V3故意用ChatGPT的输出做了训练，但这并不重要。所有在ChatGPT之后出现的大模型...