építészet és alapmodell jellemzői jellemzői jellemzők. A
mélymag-r1t-Chimera örököli a szakértők keverékének (MOE) építészetét, amely a legutóbbi DeepSeek modelleknél közös. A MOE tervek lehetővé teszik a modellek számára, hogy nagyon nagy teljes paraméterszámmal rendelkezzenek-ebben az esetben 685 milliárd (mintegy 41,5 millió F32, 3,9 milliárd BF16 és 680 milliárd F8_E4M3 paraméterekből áll)-csak egy kisebb részhalmaz aktiválása (mintegy 37 milliárd a v3-hoz) egy adott feladathoz, így kezelik a számítógépes terhelést. href=”https://hugggingface.co/docs/safetensors”Target=”_ blank”> Safetensors , biztonságos formátum a modell súlyának tárolására, és elosztják a . Ezenkívül az FP8 kvantálást is alkalmazza, egy numerikus formátumot, amely csökkenti a memória lábnyomát a hagyományos 16 bites vagy 32 bites formátumokhoz képest, potenciálisan felgyorsítva a számításokat a pontosság kezelhető kompromisszumával. Kihasználja a „Transformers” könyvtárat, és a „Szöveg-generációs” feladatok címkével rendelkezik. Fejlesztő Awni Hannun jelentett Jelentett Több mint 20 token-t elérve egy másodpercenként, egy 4-bites kvantált verzióval.”Az Apple Mac Studio-nál, a„ It-tól kezdve a legeredményesebb modellt.
A Moe-n és az FP8-on túl, a V3 olyan építészeti jellemzőket tartalmaz, mint a többfejű látens figyelmet (MLA), amelyet a hosszú távú adatok függőségeinek jobb rögzítésére és a multi-token előrejelzésre (MTP) terveztek, lehetővé téve a következtetési lépés helyett több token előállítását. Abban az időben , az AI kutató Xeophon kedvezően értékelte a kortársok ellen, minden egyes task-on: „Kipróbálta az új deepseek v3-at, és az egész tányérokat tartalmazza a kortársok ellen:„ Kipróbálta az új deepseek v3-at, és az egészet a kortársok ellen végezte. A tesztek. Az érvelési elemet hozzászólva korábban azonosították, hogy tartalomszűrő mechanizmusokkal rendelkeznek, különösen a Kínában érzékeny témákban. href=”http://www.linedin.com/posts/aravind-srinivas-16051987_announcing-our-first-open-weights-model-model-Activity-7297691221769039872-u6-4″Target=”_ üres”> stated, akkor :”a Post-Training-t. A cenzúrát anélkül végezték el, hogy megsértették a modell alapvető érvelési képességét… Néhány példa lekérdezések, ahol eltávolítjuk a cenzúrát: „Mi a Kína kormányzati formája? A kimérák felszabadító anyagai nem határozzák meg, hogy az R1 szülőből ezeket a szűrési tulajdonságokat hogyan kezelik az egyesülési folyamat során. A fejlett GPU-k ellenőrzése. A Tencent ügyvezető igazgatója megjegyezte: „A kínai vállalatok általában prioritást élveznek a hatékonyság és a felhasználás-a GPU-kiszolgálók hatékony felhasználása… A DeepSeek sikere valóban valamiféle szimbolizálást és megszilárdulást-bizonyította, hogy-ez a valóság.”
DeepSeek AI eredeti R1 modelljét maga is állítólag 2,048 H800 GPU-k felhasználásával képzették. A vállalat nemrégiben nyílt forráskódú infrastruktúra-összetevőket is támogat, amelyek támogatják ezt a fókuszt, például a 3FS elosztott fájlrendszerét és a FlashMla Figyelem Kernelét. A Jelentés az Egyesült Államok Ház Select Bizottságán. A részletes jelentések, „Deepseek UNMASKED,” Alled “. kémkedés, széles körben elterjedt felhasználói adatgyűjtés potenciálisan állami tulajdonban lévő mobiltelefon-megszerzett, és végrehajtott CCP-cenzorozást, valamint a CCP-cenzorozást, és a CCP-cenzorozást, és a CCP cenzúrázást, a használt chips-t. Szellemi tulajdon lopása modell desztilláción keresztül. Grade modellválaszok, és szűrni és átalakítani az edzési adatok… A DeepSeek valószínűleg a vezető nyílt forráskódú AI modelleket is felhasználta a kiváló minőségű szintetikus adatok létrehozására.”munka. A TNG technológiai tanácsadás az [e-mail védett] segítségével érhető el a kiméra modelljével kapcsolatos kérdésekre.