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DeepSeek發(fā)布236B參數(shù) 160位專家的專家混合(MoE)模型:DeepSeek-V2

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項目簡介

DeepSeek-V2,一個專家混合(MoE)語言模型,其特點是經(jīng)濟高效的訓(xùn)練和推理。它包含 2360 億個總參數(shù),其中每個token激活了21億個參數(shù)。與 DeepSeek67B相比,DeepSeek-V2 實現(xiàn)了更強的性能,同時節(jié)省了 42.5%的訓(xùn)練成本,將 KV 緩存減少了 93.3%,并將最大生成吞吐量提高了 5.76 倍。

在 AlignBench 中排名前三,超越 GPT-4,接近 GPT-4-Turbo。在MT-Bench 中排名頂尖,與 LLaMA3-70B不相上下,并且勝過 Mixtral 8x22B。專注于數(shù)學(xué)、編碼和推理。

DeepSeek-V2 完全開源,可免費用于商業(yè)用途。


236B參數(shù),其中21B在生成過程中被激活

160位專家,其中有6位在生成中活躍

在英文基準測試中與 Mixtral 8x22B 匹配

128k上下文

在 8.1萬億標(biāo)記上訓(xùn)練

用于在 bf16 8x 80GB GPU 上進行推理

接受英語和中文語言訓(xùn)練

模型概述

DeepSeek-V2-Chat是一個先進的Mixture-of-Experts(MoE)語言模型,具有高效的訓(xùn)練和推理能力,總參數(shù)量為2360億,每個token激活21億參數(shù)。與之前的版本相比,該模型在性能方面顯著提升,并降低了訓(xùn)練成本、KV緩存需求以及生成開銷。

總體架構(gòu)

Mixture-of-Experts(MoE)結(jié)構(gòu): DeepSeek-V2-Chat基于混合專家的設(shè)計,允許每個輸入token僅激活部分參數(shù),大幅降低內(nèi)存使用并提高計算效率。

參數(shù)規(guī)模

總參數(shù)量達到2360億,但每個token激活21億參數(shù),從而實現(xiàn)性能與資源利用的平衡。

長上下文窗口

支持長達128K的上下文窗口。

性能優(yōu)勢

與Dense模型DeepSeek67B相比,DeepSeek-V2在多項標(biāo)準基準測試中表現(xiàn)更強。減少訓(xùn)練成本42.5%,KV緩存降低93.3%,并將最大生成吞吐量提高5.76倍。

數(shù)據(jù)訓(xùn)練

DeepSeek-V2在包含8.1萬億token的多樣化高質(zhì)量語料庫上進行預(yù)訓(xùn)練,并通過監(jiān)督微調(diào)(SFT)和強化學(xué)習(xí)(RL)來充分發(fā)揮模型潛力。


模型價格:價格非常香!

模型下載

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