比較試用 DeepSeek 看模型走向應(yīng)用的新跡象2024

識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末計算機(jī)行業(yè)比較試用DeepSeek看模型走向應(yīng)用的新跡象度求索公司上線DeepSeek-V3系列模型首個版本，較前代模型DeepSeek-V2.5有顯著提升。為了深入探索該模型的能力，我們采用了高效的負(fù)載均衡策略、FP8混合精度訓(xùn)練框法層面的優(yōu)化創(chuàng)新，仍然可以高效利用算力，實現(xiàn)較好的模型效果。用的DeepSeekMoE是通過參考了各術(shù)的發(fā)展提供了重要啟發(fā)，未來或?qū)囊蕾嚧笠?guī)模通用模型轉(zhuǎn)向發(fā)展-11%-11%-22%-34%24% 計算機(jī)滬深300請注意，周源并非香港證券及期貨事務(wù)監(jiān)察委員會的注冊持牌人，不可在香港從事受監(jiān)管活動。識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀--金山辦公-------識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末 （二）模型兼具低成本與高性能的特點 （一）DEEPSEEK密文解碼推理能力突出 （三）針對程序開發(fā)場景，DEEPSEEK生成內(nèi)容更符合開發(fā)者要求 （四）DEEPSEEK生成文本的質(zhì)量符合行業(yè)平 三、數(shù)據(jù)與算法仍有潛力可待挖掘，算力依 （一）數(shù)據(jù)與算法仍有潛力可待挖掘 識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末 圖4：MMLUReduxZeroEval得分VS輸入API價格(￥/1MTokens） 識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末 識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末一、DeepSeek-V3上線，模型性能提升較快在14.8Ttoken上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，但當(dāng)前版本暫不支持多模態(tài)輸入輸出。降低推理過程中的kv緩存開銷，而MoE可以通過動態(tài)選擇并激活部分專家來降低計算開銷。DeepSeek-V3通過專用和共享專家，能夠顯著提升模型的稀疏程度（總參引入了256個專家，總參數(shù)量達(dá)到671B，而激活參數(shù)量僅僅增加到372.采用多token預(yù)測訓(xùn)練目標(biāo)，提升評估基準(zhǔn)的整體性能。識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末降低了訓(xùn)練成本，能夠在不增加額外開銷的情況下進(jìn)一步擴(kuò)大模型規(guī)模。費18萬H800GPU小時，在配備2048卡個H3.7天，整個預(yù)訓(xùn)練階段總計花費266.4萬GPU小時。外加擴(kuò)展上下文長度所需的假設(shè)H800GPU的租用價格是每小時2美SimpleQA）上的表現(xiàn)較前代模型DeepSeek-V2.5有顯著提升，接近當(dāng)前最優(yōu)模型識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末在生成速度方面，通過算法優(yōu)化和工程創(chuàng)新，D輸入與輸出價格分別為1元/百萬tokens和2元/百萬tokens，有所提升。但與GPT、圖4：MMLUReduxZeroEval得分VS輸入API價格(￥/1MTokens）識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末二、DeepSeekV3大模型測評為了深入探索該模型的能力，我們向DeepSeek提出了8個問題，將“VGhpcyBpcyBhlG5ldyBsYXJnZSBsYW5ndWFnZSBtb2RbA==”“VGhlIE1vZGVsIHRyYWluZWQgd2l0aCByZWluZmIHRvIHBlcmZvcm0gY29tcGxleCByZWFzb25pbmc=”柱體在水平面上的正投影和側(cè)投影，并計算這些投影的面積。請詳細(xì)解釋你的推理年低15個百分點。問兩年考核結(jié)果均為優(yōu)的人數(shù)至少為多少人?（5）請用Python語言寫一段代碼，找出從1到100內(nèi)所有的質(zhì)數(shù)。類別篩選商品。請使用Python和Flask框架編寫一個簡單的WebAPI，該API能夠接收HTTPGET請求，并根據(jù)查詢參數(shù)返回符合條件的你的教育背景、相關(guān)經(jīng)驗和個人優(yōu)勢，并表達(dá)你對該公司和實習(xí)職位的興趣。識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末間理解和推理能力。DeepSeek和通義千問大模型根據(jù)文字描述推斷出“城市誤的，因為空間位置的分布應(yīng)該在二維平面上進(jìn)行比較，而不是單一維度的比較大反映其充分理解二維平面空間的能力。數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，廣發(fā)識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末數(shù)據(jù)來源：月之暗面官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末文解碼能力。4個大模型都理解了示例中的編碼方式是采用Base64的方法。但是最終僅DeepSeek大模型對于密文解碼后得到了正確文本“TheModeltrainedwith正確答案較為接近；而豆包和Kimi大模型解碼后的結(jié)果與正確答案相差較大。數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，廣發(fā)識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末數(shù)據(jù)來源：月之暗面官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研數(shù)據(jù)來源：通義千問官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末計算能力。從測試的結(jié)果來看，DeepSeek、Kimi和通義千問給出了詳細(xì)的計算過程，并且計算所得結(jié)果都是正確的，但并未執(zhí)行用戶提出的指令“畫出圓柱體在水據(jù)并計算具體案例。豆包大模型在回答過程中畫出了圓柱體的正投影和側(cè)投影，但計算圓柱體正投影的的答案出現(xiàn)了錯誤。數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，廣發(fā)識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末數(shù)據(jù)來源：月之暗面官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末數(shù)據(jù)來源：通義千問官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，廣發(fā)識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末數(shù)據(jù)來源：月之暗面官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末數(shù)據(jù)來源：通義千問官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末DeepSeek和通義千問大模型會對每一段代碼進(jìn)行注釋，并且在最后還會解釋算法數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，廣發(fā)識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末數(shù)據(jù)來源：月之暗面官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末實現(xiàn)最終功能的過程中，DeepSeek和豆包大模型會對實現(xiàn)程序開發(fā)每一個步驟進(jìn)行詳細(xì)的引導(dǎo)和解釋，更加便于用戶的理解。而Kimi和通義千問僅給出了實現(xiàn)程序的代碼，對于每一步實現(xiàn)的過程以及原理解釋較少。數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，廣發(fā)數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，廣發(fā)識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末觀、氣候特點以及人們的生活狀態(tài)等。在生識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末數(shù)據(jù)來源：月之暗面官網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末求描述教育背景、相關(guān)經(jīng)驗和個人優(yōu)勢等，并且針對未提供的信息留有空白給用戶自行修改。雖然，通義千問生成的文本內(nèi)容長職場景中，過于冗長的描述不太符合職場書信往來內(nèi)容簡潔的要求。數(shù)據(jù)來源：DeepSeek官網(wǎng)，廣發(fā)識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末解釋以及開發(fā)流程的指引是最為全面的。在文本生成和數(shù)學(xué)計算能力方面，DeepSeek并未展現(xiàn)出明顯優(yōu)于其他大模識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末三、數(shù)據(jù)與算法仍有潛力可待挖掘，算力依舊不可或缺在數(shù)據(jù)方面，DeepSeek-V3使用了14.8T高質(zhì)量和多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。根據(jù)的比例，并擴(kuò)大了中英語言之外的多語言覆蓋范圍，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程以減少冗余應(yīng)。在大規(guī)模MoE模型的訓(xùn)練中，DeepSeek-V3采用了高效的負(fù)載均衡策略、FP8混合精度訓(xùn)練框架以及通信優(yōu)化等一系列優(yōu)化措施，顯著降低了訓(xùn)練成本，以及通過優(yōu)化MoE專家調(diào)度、引入冗余專家策略、以及通過長上下文蒸餾提升推理性能。證明了模型效果不僅依賴于算力投入，即使在硬件資源有限的情況下，依托數(shù)據(jù)與算法層面的優(yōu)化創(chuàng)新，仍然可以高效利用算力，實現(xiàn)較好的模型效果。萬GPU小時。外加擴(kuò)展上下文長度所需的11.9萬GPU小時和后訓(xùn)練識別風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)價值請務(wù)必閱讀末2.從部署門檻來看，一個完整的DeepSeek-V3部署單元便需要消耗數(shù)百塊H800，對于硬件設(shè)施的要求較高。練過程中的各類問題。第二，DeepSeek-V3采kv緩存開銷，其訓(xùn)練方法在特定方向的選擇也使得其算力算力依然是推動大模型發(fā)展的核心驅(qū)動力。與其他同規(guī)模模型（如Llama3405B速發(fā)展，應(yīng)用推理驅(qū)動算力需求增長的因素也有望得到增強(qiáng)。尤其在實際應(yīng)用