用DeepSeek卖3.3亿,deepkey
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- 2025-03-11 04:40:13
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介绍一下deepseek的详细情况?
DeepSeek是由深度求索(DeepSeek)公司开发的一款大型语言模型(LLM)。以下是关于DeepSeek的一些详细介绍:
1. **模型规模和性能**:
- DeepSeek有两个版本,分别是70亿参数和670亿参数的模型。
- 在多项中英文公开评测榜单上超越了700亿参数的Llama 2。
- 在匈牙利最新高中数学考试中获得了65分的高分,显示出其卓越的数学解题能力。
2. **技术创新**:
- DeepSeek的核心架构借鉴了Llama模型,采用自回归Transformer解码器架构。
- 使用多头注意力(MHA)和分组查询注意力(GQA)技术,有效提高了模型的性能和效率。
- 在2万亿个中英文token的数据集上进行了预训练,展现出了强大的双语处理能力。
3. **性能展示**:
- 在标准基准测试中,如TriviaQA、MMLU、GSM8K、HumanEval等,DeepSeek都显示出了卓越的性能。
- 在中文QA测试中,DeepSeek的表现超越了GPT-3.5。
4. **指令跟随能力**:
- 通过了Google发布的指令跟随评测集的测试,得分59.1分,领先于众多开源模型。
5. **编码能力测试**:
- 在LeetCode最新真题的测试中表现出色,性能优于国内常见的大模型,并显著超越了GPT 3.5。
6. **训练细节**:
- 训练过程着重于多步学习率计划,从2000个预测步骤开始,然后在大量token的基础上逐步达到最大学习率的一定比例。
7. **开放和可访问性**:
- DeepSeek提供了70亿和670亿两个参数版本的基础模型和指令微调模型,均已开源并可免费商用。
8. **DeepSeek-V2**:
- DeepSeek-V2是DeepSeek的升级版本,包含236B个参数,其中每个令牌激活21B个参数。
- 实现了更强的性能,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。
- DeepSeek-V2在包含8.1万亿个代币的多样化且高质量的语料库上进行了预训练,并进行了监督微调和强化学习过程。
9. **DeepSeek MOE**:
- DeepSeek MOE引入了细粒度专家分割和共享专家隔离两个主要策略,提高了专家的专业化程度和减少了知识冗余。
10. **资源和社区**:
- DeepSeek的模型和相关资源在Huggingface和AI快站等平台上提供下载。
- DeepSeek-V2的论文、代码和模型可在GitHub和arXiv上找到。
DeepSeek的出现标志着国产大模型技术的一大进步,它不仅在性能上超越了国际同类产品,还在开放性和可用性方面树立了新的标准。DeepSeek将在促进AI技术的广泛应用和创新方面发挥重要作用。
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