deepseek16b模型（deeplabv3模型）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、10万美元训出Llama-2级大模型!全华人打造新型MoE,贾扬清SD前CEO围观...
• 2、如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

10万美元训出Llama-2级大模型!全华人打造新型MoE,贾扬清SD前CEO围观...

只需10万美元，就能训练出Llama-2级别的大模型。这一成就，由名为JetMoE的模型实现，该模型来源于MIT、普林斯顿等研究机构，其性能超越同等规模的Llama-2，而后者投入成本达到数十亿美元。JetMoE在发布后就实现了完全开源，仅使用公开数据集和开源代码，就能在消费级GPU上进行微调。

如何看待deepseek开源国产moe大模型deepseekmoe16b?

DeepSeek LLM是一个通用语言理解模型，性能接近GPT-4，适用于广泛的语言任务。DeepSeek-V2采用了多头潜在注意力和DeepSeekMoE架构，提高了效率和经济性，支持完全开源和商用。DeepSeek-Coder-V2支持更大的上下文窗口和多种编程语言，适合复杂编码挑战。

月6日，幻方科技发布了其第二代MoE模型DeepSeek-V2，继1月首推国产大模型后，这一新版本在魔搭社区开源了技术报告和模型权重，用户可以下载体验。与业界常见的Dense和Sparse结构不同，DeepSeek-V2采用创新的MLA架构，结合自研的Sparse结构DeepSeekMoE，显著降低计算和内存需求，提升模型性能。

DeepSeek作为一家初创企业，其算力资源可能有限，特别是在用户量激增的情况下，服务器需要同时处理大量请求，如果算力不足，就难以快速响应，从而导致使用不流畅。然而，DeepSeek已经通过一系列技术创新和优化措施来尽量缓解算力压力。

如逻辑推理和代码生成。特别值得一提的是，671B的超大规模模型，这是专为高性能场景设计的。它可能采用了MoE架构来优化效率，使其在处理科研、复杂问题解决等高性能需求场景时表现出色。总的来说，DeepSeek的参数规模涵盖了从轻量级到超大规模的多个层次，可以根据具体任务需求选择合适的模型规模。

深度求索在技术层面也颇有创新，包括采用MLA（Multi-head Latent Attention）和DeepSeekMoE高性能MoE架构。这些创新使得DeepSeek-V2不仅效率高，而且成本低廉，在8卡H800机器上输入吞吐量每秒可达10万+ tokens，输出每秒5万+ tokens。