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,国外网友表示,看来限制对中国的芯片供应并没有扼杀他们的进步,反而促进了技术创新。有趣的是,资源限制不仅仅是障碍,它们还能强有力地推动创造力。,他们的训练效率非常疯狂。,
看了这个网友评论还是挺心酸的,国内被限制AI芯片,无法获得更高的算力,我们靠着智慧、创新精神依然冲破封锁——天行健 君子以自强不息!,Deep Seek v3模型简单介绍,Deepseek的团队是一群超有才华的前量化分析师。量化分析师以榨取每一点性能提升而闻名。他们又一次成功了,只是这次是在不同的领域。高智商的人真是世界的福音。
美国真的确定要把中国“排除在人工智能竞赛之外”吗?在我看来,我们可能会在后面追赶……,,哇塞,终于有人破解了训练效率难题。当其他人都在用数十亿美元计算他们的AI预算时,DeepSeek仅用他们的零头就能开发出前沿大模型。看来,仅仅投入更多的GPU并不总是解决问题的办法。
MLA还对查询进行了低秩压缩,进一步减少了训练过程中的激活内存。所以,MLA是V3极大降低算力的主要原因之一。,Deepseek的团队是一群超有才华的前量化分析师。量化分析师以榨取每一点性能提升而闻名。他们又一次成功了,只是这次是在不同的领域。高智商的人真是世界的福音。
,这差不多就是故事的全部。上个月我访问了伯克利,和 Arthur Ogus 共进午餐,我90年代在那里做博士后的时候就认识他了。我答应过 Arthur,给他讲一个他如何拯救费马大定理的故事,吃饭的时候我告诉他,他的附录如何把我从困境中救了出来。他的回答是「哦!那个附录有几个错误!但没关系,我想我知道如何修正它们。」,DeepSeek为弥补较小模型限制,进行的改进是否也可以应用于更大的模型?我们能否期待在使用10万个 GPU 的集群时也获得类似11倍的能力提升?,这个模型很出色,但实现这一成就的团队更优秀,人类的创造力真是无穷无尽。
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