Deepseek V3 : 一款具有671B參數的Mixture-of-Experts語言模型。

Deepseek V3

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簡介 :

DeepSeek-V3是一個強大的Mixture-of-Experts (MoE) 語言模型，擁有671B的總參數量，每次激活37B參數。它採用了Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架構，這些架構在DeepSeek-V2中得到了充分的驗證。此外，DeepSeek-V3首次採用了無輔助損失的負載均衡策略，並設置了多令牌預測訓練目標，以實現更強大的性能。DeepSeek-V3在14.8萬億高質量令牌上進行了預訓練，隨後進行了監督式微調和強化學習階段，以充分利用其能力。綜合評估顯示，DeepSeek-V3超越了其他開源模型，並達到了與領先的閉源模型相當的性能。儘管性能出色，DeepSeek-V3的完整訓練僅需要2.788M H800 GPU小時，並且訓練過程非常穩定。

需求人群 :

DeepSeek-V3的目標受眾是研究人員、開發者和企業，他們需要一個高效、低成本且性能強大的語言模型來處理大規模的自然語言處理任務。由於其出色的性能和成本效益，它特別適合於需要處理大量數據和複雜任務的場景，如機器翻譯、文本摘要、問答系統等。

總訪問量： 474.6M

佔比最多地區： US(19.34%)

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使用場景

在金融領域，DeepSeek-V3可以用於分析大量的財經新聞和報告，提取關鍵信息。

在醫療行業，模型能夠理解和分析醫學文獻，輔助藥物研發和病例研究。

在教育領域，DeepSeek-V3可以作為輔助工具，幫助學生和研究人員快速獲取學術資料和解答覆雜問題。

產品特色

採用Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架構，提高模型效率。

無輔助損失的負載均衡策略，減少性能退化。