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DeepSeek 模型：架构创新与实际应用详解

DeepSeek 模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。其最新版本 DeepSeek-V3 采用了混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）架构，拥有 6710 亿个参数，每个词元（token）激活 370 亿个参数。该模型在多项基准测试中表现出色，性能媲美 GPT-4 和 Claude 等领先的闭源模型。以下将详细介绍 DeepSeek

Doge资讯 2025-02-21 125 阅读
DeepSeek 大模型底层技术原理解析：深入探究混合专家模型（MoE）

一、引言在当今的大模型发展格局中，DeepSeek 大模型凭借其独特的技术架构与创新理念，成为了行业内备受瞩目的焦点。其中，混合专家模型（MoE）作为其核心技术之一，对提升模型的性能、效率以及资源利用的灵活性起到了关键作用。本文将深入剖析 DeepSeek 大模型中混合专家模型（MoE）的技术细节，全面展现其在大模型架构中的精妙之处。二、混合专家模型（MoE）架构设计 2.1 总体架构

Doge资讯 2025-02-21 223 阅读
DeepSeek的混合专家模型(MoE)是如何工作的？

DeepSeek的混合专家模型（MoE）通过以下方式工作：专家模块划分 DeepSeek训练多个专家模块，每个专家针对特定的数据分布或任务进行优化。例如，在自然语言处理任务中，可以分别训练专家来处理不同语言或特定领域的文本（如法律、医学、科技）。动态专家激活 MoE采用“门控机制”，根据输入数据特征动态选择一部分专家模块进行激活。例如，当输入文本包含金融术语时，系统优先激活金融专家模块

Doge资讯 2025-02-21 181 阅读
DeepSeek V3的18大技术亮点！（附技术报告万字精读中文版）

DeepSeek V3发布以来受到了极大关注。器在分布式推理和训练优化上的创新为行业树立了新的标杆。 DeepSeek V3的训练成本仅为557万美元，远低于行业平均水平，成为开源模型中的“性价比之王”！本文根据《DeepSeek V3 Technical Report》总结了其18大技术亮点，并附上了技术报告中文精读版（全文约14000字）。 18大核心亮点模型架构方面 1.

Doge资讯 2025-02-21 230 阅读
【深度分析】DeepSeek大模型技术解析：从架构到应用的全面探索

深度与创新：AI领域的革新者 DeepSeek，这个由幻方量化创立的人工智能公司推出的一系列AI模型，不仅在技术架构上展现出了前所未有的突破，更在应用领域中开启了无限可能的大门。从其混合专家架构（MoE）到多头潜在注意力（MLA）机制，每一项技术都如同定向的灯火，照亮了AI未来发展的某一条道路。然而，在这片光与影交织的技术森林中，DeepSeek的出现不仅仅是一场技术革命

Doge资讯 2025-02-21 228 阅读
2025年DeepSeek核心十问十答

2025年具身智能机器人发展大会如需咨询企业合作相关事宜，欢迎联系下方负责人进行对接：张老师：13305713232（微信同号）谷老师：18355423366（微信同号）详细会议介绍参看往期文章：（点击蓝字跳转） DeepSeek-R1模型发布，具有高性能、低算力需求的特性，带动小模型推理能力的提升，引发全球开发者及用户关注。R1作为开源模型性能接近头部闭源模型o1

Doge资讯 2025-02-21 155 阅读
MLA实现及其推理上的十倍提速——逐行解读DeepSeek V2中多头潜在注意力MLA的源码(图

前言想来也是巧，最近deepseek实在是太火了，就连BAT这类大厂全部宣布接入deepseek，更不用说一系列国企、车企等各行各业的传统行业、企业都纷纷接入deepseek 与此同时，也有很多公司、开发者对本地部署deepseek的诉求居高不下，我们也服务了一些B端客户，此文《一文速览DeepSeek-R1的本地部署——可联网、可实现本地知识库问答

Doge资讯 2025-02-21 157 阅读
deepseek里使用的多头潜在注意力MLA技术浅解

多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）是一种改进的注意力机制，旨在解决传统多头注意力（Multi-head Attention）在计算效率和内存占用上的瓶颈。MLA通过引入潜在变量（Latent Variables）对Key-Value（KV）缓存进行压缩和优化，显著提升模型训练和推理的效率，同时保持甚至增强模型性能。 deepseek 中分别对kv

Doge资讯 2025-02-21 140 阅读
资讯 | Deepseek

资讯 | Deepseek-V2多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention）原理及PyTorch实现 GS Lab 图科学实验室Graph Science Lab 2025年01月23日 22:48 广东探索 DeepSeekV2 中的 GPU 利用率瓶颈和多头潜在注意力实现。在本文中，我们将探讨两个关键主题。首先，我们将讨论和了解 Transformer

Doge资讯 2025-02-21 128 阅读
DeepSeek中的多头潜在注意力（MLA）浅尝

MLA是MHA的变体，因此先来看看MHA。 MHA（多头注意力） MHA通过将输入向量分割成多个并行的注意力“头”，每个头独立地计算注意力权重并产生输出，然后将这些输出通过拼接和线性变换进行合并以生成最终的注意力表示。将 Q Q Q分成了多个部分，每个部分进行注意力。比如 Q Q Q的形状 [ s e q , d i ] [seq,d_i] [seq,di]、

Doge资讯 2025-02-21 191 阅读

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