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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。,,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。」
,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。,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?
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。,,MLA的压缩过程通过下投影矩阵和上投影矩阵实现。下投影矩阵将输入向量压缩为潜在向量,上投影矩阵将潜在向量还原为键和值。通过这种方式,MLA在推理过程中仅需缓存潜在向量和分离的键,从而显著减少了内存占用。,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……,
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。,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。,,非常喜欢开源模型,他们迫使西方世界不得不降低价格。,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。
,这些专家们一致认为,重要的想法足够强大,可以经受住这样的打击,但实际发生的细节可能并不像人们期望的那样。对我来说,这只是人类想要正确记录数学的众多原因之一,即在形式系统中,错误的可能性要小几个数量级。,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。
,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。,,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。推荐一款《微扑克辅助真的假的》微扑克数据外挂辅助器脚本(哔哩哔哩):https://www.huixiwan.com/new/2473568.htm