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幻方量化旗下深度求索推出的开源大模型和聊天助手

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DeepSeek-V2是什么

DeepSeek是知名私募巨头幻方量化旗下的人工智能公司深度求索(DeepSeek)自主研发的大语言模型开发的智能助手,该AI聊天助手可以进行自然语言处理、问答系统、智能对话、智能推荐、智能写作和智能客服等多种任务。DeepSeek使用了大规模数据进行训练,具有强大的语言理解和生成能力,可以回答用户提出的各种问题,包括但不限于常识问题、专业问题、历史问题、科技问题等,还可以与用户进行智能对话,理解用户的意图和情感,并给出相应的回答。

DeepSeek-V2的能力

  • 性能对比:DeepSeek-V2在AlignBench基准测试中超过了GPT-4,接近GPT-4-turbo,在MT-Bench中与LLaMA3-70B相媲美,优于Mixtral 8x22B。
  • 擅长领域:模型特别擅长数学、代码和推理任务。
  • 任务表现:在NEEDLE IN A HAYSTACK任务中,即使上下文窗口达到128K,DeepSeek-V2也能表现良好。在LiveCodeBench上,它获得了较高的Pass@1分数。
  • 预训练和微调:DeepSeek-V2使用了一个由8.1T token组成的高质量、多源预训练语料库,并在150万个对话上进行了监督微调(SFT),以及通过群组相对策略优化(GRPO)进一步优化模型。

DeepSeek-V2的价格

DeepSeek-V2 API的定价为每百万token输入0.14美元(约1元人民币)

输出0.28美元(约2元人民币,32K上下文)。

这个价格相比GPT-4-Turbo定价,仅为后者的近百分之一。

如何使用DeepSeek-V2

文章中提到DeepSeek-V2采用Transformer架构,并在注意力模块和前馈网络(FFN)上采用了创新的架构,包括:

  • MLA(低秩键值联合压缩):用于消除推理时键值缓存的瓶颈,支持高效推理。
  • DeepSeekMoE:一种高性能的MoE架构,以经济的成本训练出强大的模型。

此外,DeepSeek-V2基于HAI-LLM框架进行训练,采用多种并行技术以减少通信开销,并使用定制的CUDA内核提高训练效率。

文章还提到了DeepSeek-V2 Chat (SFT)和DeepSeek-V2 Chat (RL)在不同评估基准上的性能表现,展示了模型在对话生成和一致性方面的有效性。

  • 官网地址:https://www.deepseek.com/
  • 项目地址:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V2
  • 论文标题:DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model

参考资料:https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-05-07-3

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