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使用的训练数据与 Llama3405B 大致相同,约为15万亿。但在相同的训练数据下,算力却减少了10倍。,,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。,很想尝试DeepSeek的API,但是从今早开始一直失败的。,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!
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。,Deep Seek v3模型简单介绍,,Deep Seek V3的架构延续了第二代的高效推理和低成本训练策略,主要包括多头潜在注意力(MLA)和混合专家(MoE)两大块。
,非常喜欢开源模型,他们迫使西方世界不得不降低价格。,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。,五大特性分别为内嵌个人大模型与自然交互的个人智能体、内嵌个人知识库、本地异构AI算力(CPU/GPU/NPU)、开放的AI应用生态、保障个人隐私及数据安全。,Deep Seek v3模型简单介绍
MLA是V3的核心创新之一,主要用于减少推理过程中的内存占用。MLA将键和值压缩为一个潜在向量,并在推理过程中仅缓存该向量,而不是完整的键和值矩阵。,最新通报《微扑克辅助器挂》微扑克透明挂外挂辅助代打工具(哔哩哔哩):https://www.huixiwan.com/new/2473568.htm