Deepseek V3 : 一款具有671B参数的Mixture-of-Experts语言模型。

Deepseek V3

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简介 :

DeepSeek-V3是一个强大的Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型，拥有671B的总参数量，每次激活37B参数。它采用了Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外，DeepSeek-V3首次采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设置了多令牌预测训练目标，以实现更强大的性能。DeepSeek-V3在14.8万亿高质量令牌上进行了预训练，随后进行了监督式微调和强化学习阶段，以充分利用其能力。综合评估显示，DeepSeek-V3超越了其他开源模型，并达到了与领先的闭源模型相当的性能。尽管性能出色，DeepSeek-V3的完整训练仅需要2.788M H800 GPU小时，并且训练过程非常稳定。

需求人群 :

DeepSeek-V3的目标受众是研究人员、开发者和企业，他们需要一个高效、低成本且性能强大的语言模型来处理大规模的自然语言处理任务。由于其出色的性能和成本效益，它特别适合于需要处理大量数据和复杂任务的场景，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。

总访问量： 474.6M

占比最多地区： US(19.34%)

本站浏览量： 739.7K

使用场景

在金融领域，DeepSeek-V3可以用于分析大量的财经新闻和报告，提取关键信息。

在医疗行业，模型能够理解和分析医学文献，辅助药物研发和病例研究。

在教育领域，DeepSeek-V3可以作为辅助工具，帮助学生和研究人员快速获取学术资料和解答复杂问题。

产品特色

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

无辅助损失的负载均衡策略，减少性能退化。