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,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。
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。,Deep Seek v3模型简单介绍
他们的训练效率非常疯狂。,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。
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在我看来,这个故事表明,人们在编写现代数学文档方面做得很差。似乎有很多东西是「专家们已知的」,但却并没有得到正确的文档化。,很想尝试DeepSeek的API,但是从今早开始一直失败的。,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……
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