标签:Acc EM DeepSeek V3 Base Pass 模型
我们推出的DeepSeek-V3是一个强大的专家混合(MoE)语言模型,它拥有671B个总参数,每个标记有37B个激活参数。 为了实现高效推理和低成本训练,DeepSeek-V3采用了多头潜意识(MLA)和DeepSeekMoE架构,这在DeepSeek-V2中得到了充分验证。 此外,DeepSeek-V3 还率先采用了无辅助损失的负载均衡策略,并设定了多标记预测训练目标,以提高性能。 我们在14.8万亿个不同的高质量代币上对DeepSeek-V3进行预训练,然后在监督微调和强化学习阶段充分发挥其能力。 综合评估显示,DeepSeek-V3的性能优于其他开源模型,并可与领先的闭源模型相媲美。 尽管性能卓越,DeepSeek-V3 的全部训练仅需 2.788M H800 GPU 小时。 此外,它的训练过程也非常稳定。 在整个训练过程中,我们没有遇到任何不可恢复的损失峰值,也没有进行任何回滚。
模型概要
架构: 创新负载平衡策略和训练目标
- 在DeepSeek-V2的高效架构基础上,我们首创了一种无辅助损失的负载均衡策略,最大限度地降低了鼓励负载均衡所带来的性能下降。
- 我们研究了多令牌预测(MTP)目标,并证明它有利于提高模型性能。 它还可用于推理加速的推测解码。
预训练: 实现终极训练效率
- 我们设计了 FP8 混合精度训练框架,并首次在超大规模模型上验证了 FP8 训练的可行性和有效性。
- 通过算法、框架和硬件的协同设计,我们克服了跨节点 MoE 训练中的通信瓶颈,几乎实现了计算与通信的完全重叠。
- 我们仅用 266.4 万 H800 GPU 小时的经济成本,就完成了 DeepSeek-V3 对 14.8T 代币的预训练,生成了目前最强的开源基础模型。 预训练后的后续训练阶段仅需 0.1 百万 GPU 小时。
后期培训: 从DeepSeek-R1中提炼知识
- 我们引入了一种创新方法,从长思维链(CoT)模型,特别是从DeepSeek R1系列模型之一,提炼推理能力到标准LLM,特别是DeepSeek-V3。 我们的管道将R1的验证和反射模式优雅地融入了DeepSeek-V3,并显著提高了其推理性能。 同时,我们还保持了对 DeepSeek-V3 输出样式和长度的控制。
模型下载
Model | #Total Params | #Activated Params | Context Length | Download |
---|
DeepSeek-V3-Base | 671B | 37B | 128K |
标签:Acc,EM,DeepSeek,V3,Base,Pass,模型
From: https://blog.csdn.net/weixin_41446370/article/details/144757837
相关文章
- RxSqlUtils(base R2dbc)
一、前言随着Solon3.0和Solon-Rx3.0发布,又迎来了的RxSqlUtils扩展插件,用于“响应式”操作数据库。RxSqlUtils是基于R2dbc和Reactor接口构建。极简风格,就像个工具类,故名:RxSqlUtils。尤其在solon-web-rx和SolonCloudGateway(基于纯响应式构建)场景开发时,RxSqlUt...... - Uniswap V3 是如何集中流动性的
要理解集中流动性,我们首先需要精确定义流动性,而流动性本身又取决于对 储备(reserves) 的理解(飞/机/@djipgmeo)。储备一个代币的储备是由自动做市商(AMM)持有的特定可交易代币的余额。我们用 ...... - DeepSeek-V3震撼登场
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://...... - 4.基于 Couchbase 构建数据仓库的元数据管理方案
在基于Couchbase构建数据仓库时,元数据管理至关重要,它能够帮助跟踪数据结构、数据源、ETL作业、分区、索引等信息。以下是几个关键步骤和实现思路:1.元数据的定义范围元数据在数仓中的主要用途包括:数据库和表的组织:包括bucket、scope、collection等的定义。数据模型...... - 2.Couchbase 的增量查询优化
在Couchbase中实现增量查询的优化是关键,尤其当数据量庞大时。通过合适的策略,可以显著提高增量查询的效率,确保系统在处理实时数据时的响应速度和性能。下面是一些针对Couchbase增量查询的优化策略。1.使用索引优化查询为了提升增量查询的性能,Couchbase提供了多种索...... - Centos7下yum安装报错问题解决方法Cannot find a valid baseurl for repo: base/7/x86
Cannotfindavalidbaseurlforrepo:base/7/x86_64 目录Cannotfindavalidbaseurlforrepo:base/7/x86_64 原因如下:1.网络问题2.错误的YUM源配置3.代理设置问题 原因如下:1.网络问题首先,检查系统的网络连接是否正常,可以通过以下命令测试:ping...... - KingbaseES V8R6数据库运维案例之---sys_resetwal案例
案例说明:如下图所示,KingbaseESR6数据库启动失败,通过sys_resetwal重建checkpoint启动数据库。适用版本:KingbaseESV8R6一、问题现象二、问题分析1、查看reset前的控制文件的信息[kingbase@node1bin]$./sys_controldata-D/data/kingbase/v8r6_021/datasys_controlve...... - kingbase金仓数据库之对象访问权限的管理
基础知识对象的分类数据库的表、索引、视图、缺省值、规则、触发器等等,都称为数据库对象,对象分为如下两类:模式(SCHEMA)对象:可以理解为一个存储目录,包含视图、索引、数据类型、函数和操作符等。非模式对象:其他的数据库对象,如数据库、表空间、用户。对象访问权限概述1...... - NLP论文速读(AAAI 2024)|面向序列生成的基于高效采样强化学习 (Efficient Sampling-ba
论文速读|ESRL:EfficientSampling-basedReinforcementLearning forSequenceGeneration论文信息:简介: 本文探讨了将强化学习(ReinforcementLearning,RL)应用于序列生成模型的背景。序列生成是一个长期决策问题,而RL特别适合优化长期奖励,例如序列级别的评分...... - Solon v3.0.5 发布!(Spring 生态可以退休了吗?)
Solon框架!新一代,面向全场景的Java应用开发框架。从零开始构建(非java-ee架构),有灵活的接口规范与开放生态。追求:更快、更小、更简单提倡:克制、高效、开放、生态有什么特点(相对传统方案)?特点描述更高的计算性价比并发高300%;内存省50%更快的开发效率代码......
|