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DeepSeek一款国产大型语言模型LLM凭借其670亿参数的规模正引领着人工智能领域的新浪潮。这款模型不仅在多项中英文公开评测榜单上超越了700亿参数的Llama 2而且在推理、数学和编程能力方面表现突出。最引人注目的是DeepSeek在匈牙利最新高中数学考试中获得了65分的高分显示出其卓越的数学解题能力。 Huggingface模型下载 https://huggingface.co/deepseek-ai AI快站模型免费加速下载 https://aifasthub.com/models/deepseek-ai 技术创新
DeepSeek的核心架构借鉴了Llama模型采用自回归Transformer解码器架构。它具有两个版本分别是70亿和670亿参数。重要的是该模型使用多头注意力MHA和分组查询注意力GQA技术这些技术有效提高了模型的性能和效率。此外它在2万亿个中英文token的数据集上进行了预训练展现出了强大的双语处理能力。
性能展示
在标准基准测试中DeepSeek展示了其强大的能力。在多种语言任务如TriviaQA、MMLU、GSM8K、HumanEval等方面DeepSeek都显示出了卓越的性能。特别是在中文QA测试中DeepSeek的表现超越了GPT-3.5验证了其在处理中文内容上的优势。 指令跟随能力
DeepSeek还通过了Google发布的指令跟随评测集的测试得分59.1分领先于众多开源模型。尽管与GPT-4还有一定差距但这一成绩充分证明了其在理解和执行复杂指令方面的能力。 编码能力测试
DeepSeek在LeetCode最新真题的测试中也表现出色其性能优于国内常见的大模型并显著超越了GPT 3.5。这一结果证明了DeepSeek在编程领域的应用潜力。 训练细节
DeepSeek的训练过程着重于多步学习率计划从2000个预测步骤开始然后在大量token的基础上逐步达到最大学习率的一定比例。这种独特的学习率调整策略与Llama的传统余弦学习率衰减法截然不同显示出其独特的训练效率。 开放和可访问性
值得一提的是DeepSeek提供了70亿和670亿两个参数版本的基础模型和指令微调模型均已开源并可免费商用。这一举措极大地促进了AI社区的发展和创新。
结论
DeepSeek的出现标志着国产大模型技术的一大进步。它不仅在性能上超越了国际同类产品还在开放性和可用性方面树立了新的标准。无疑DeepSeek将在促进AI技术的广泛应用和创新方面发挥重要作用。
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