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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、Qwen1.5-MoE开源!魔搭社区推理训练最佳实践教程来啦!
• 2、Mamba写代码真的超越Transformer!原始论文入选顶流新会议
• 3、一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo
• 4、大模型结构基础(五):注意力机制的升级

Qwen1.5-MoE开源!魔搭社区推理训练最佳实践教程来啦!

Qwen5-MoE模型采用特别设计的MoE架构，包括DeepSeek-MoE和DBRX等方法，其finegrained experts有效利用FFN层到MoE层的转换，将单个FFN分割成多个独立的expert，实现效率与效果的最优结合。

Qwen5-110B-Chat：modelscope.cn/models/qw... Qwen5-110B：modelscope.cn/models/qw... 模型推理所需代码与显存要求如下：显存要求：支持4卡A100，230G显存。 在模型训练方面，魔搭社区的微调框架SWIFT已全面支持Qwen5全系列模型的微调与推理。

环境搭建 模型与词表文件获取 方法1：通过魔塔社区手动下载通义千问5-7B-Chat模型。方法2：使用命令终端配合git-lfs进行高效下载。

阿里云通义千问团队的Qwen2大模型正式开源，其72B版本的性能超越了业界知名的Llama-3-70B，以及包括文心0、豆包pro、混元pro在内的众多国内闭源大模型，可在魔搭社区和Hugging Face平台免费下载。

Mamba写代码真的超越Transformer!原始论文入选顶流新会议

1、值得注意的是deepseektoken购买，Mamba架构的初代论文曾被ICLR拒稿deepseektoken购买，但最终被新生代顶流会议CoLM2024接收，彰显deepseektoken购买了其在学术界和工业界的潜力。Mamba2作为其二代产品，状态空间扩大8倍，训练速度提升50%，并进一步揭示了Transformer中的注意力机制与SSM之间的紧密数学联系，为人工智能领域的发展带来了新的启示。

一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo

DeepSeek-V2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），价格仅为GPT-4-turbo的近百分之一。

在AI领域，一个初创公司的惊人崛起引起了广泛关注。Mistral AI凭借8个70亿参数的小型MoE模型，以开源形式强势逆袭，似乎正在逼近GPT-4的辉煌。这款模型在基准测试中展现出超越Llama 2 700亿参数的惊人表现，引发了业界对于开源模型能否挑战闭源巨头的深度讨论。

在科技界，法国初创公司Mistral AI凭借其MoE（Mixture of Experts）模型引发了一场风暴。一款8x7B的小型模型，以惊人的表现击败了Llama 2的70B大模型，被赞誉为初创企业的科技英雄。没有繁冗的发布会，Mistral-MoE的开源特性直接吸引了全球开发者的眼球。

首个开源MoE大模型的发布，如同一颗震撼弹，瞬间引爆了AI开发者社区。Mistral AI发布这一模型，标志着MoE架构在开源大模型领域迈出了关键一步。MoE，即专家混合（Mixture-of-Experts）架构，是GPT-4采用的技术方案，也是开源大模型向GPT-4迈进的最接近一集。

大模型结构基础(五):注意力机制的升级

1、基于Token位置的方案包括GPT3采用的局部带状稀疏注意力，通过在Transformer层中交替使用稠密和局部带状稀疏的注意力模式，实现计算复杂度的降低。GPT3使用的局部注意力模式，简化了Transformer处理序列的长度限制，同时也为大模型的外推性提供了“超强基线”。

2、KV-Cache：在自回归模型中，利用已计算的key和value缓存，减少每一步生成时的计算开销。 Multi-Query Attention：MQA通过共享K和V转换减少参数和操作数量，简化了多头注意力计算。 Grouped-Query Attention：作为Multi-head和Multi-Query的折中方案，通过减少head的数量和复制K和V来优化计算效率。

3、上面讲述的都是空间上的注意力机制，即关注的是不同空间位置，而在CNN结构中，还有不同的特征通道，因此不同特征通道也有类似的原理，下面一起讲述。

4、注意力机制基础注意力机制模仿人类选择性注意力，关注输入中的关键信息，提高模型性能。通过分配注意力权重，模型能处理序列数据，如文本和图像，关注每个元素之间的相关性。 自注意力机制自注意力机制允许每个元素与序列中所有元素建立联系，计算元素间相对重要性。