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提高DeepSeek大模型服务器可扩展性的方法

在当前人工智能（AI）技术迅猛发展的时代，深度学习模型的规模和复杂性日益增长，如何保证其在大规模部署中的稳定性和高效性成为了一个至关重要的课题。DeepSeek作为一个代表性的深度学习大模型，如何提升其服务器的可扩展性，以应对海量数据处理、动态负载变化和高效资源调度，已经成为开发者、系统管理员以及架构师亟需解决的问题。本文将深入探讨提高DeepSeek大模型服务器可扩展性的方法，从硬件资源

Doge资讯 2025-02-22 54 阅读
一文读懂DeepSeek（深度求索）：有限计算资源下的顶尖大模型

DeepSeek（深度求索）引起硅谷“恐慌”，性能超越了美国的顶尖模型，且研发成本更低，使用的芯片性能也较弱。甚至有人猜测DeepSeek（深度求索）模型对美国股市都构成了威胁。中国AI公司证明了用有限的计算资源，足以做出顶尖水平的模型。这一开源模式有望推动AI从“寡头游戏”转向“全民创新”，重塑产业格局，促进更公平、高效、可持续的AI发展路径。

Doge资讯 2025-02-22 49 阅读
超详细解读：DeepSeek

📌 研究内容 ⚙️ 解决的核心问题主要解决了在大规模语言模型领域提升性能、降低成本、优化训练和推理效率以及增强多领域任务处理能力等核心问题 🔨 是否是新问题: 否 🔬 科学假说论文中虽未明确以传统形式提出科学假说，但在模型研发过程中蕴含了如下关键假设：无辅助损失负载均衡策略假设假设采用无辅助损失的负载均衡策略能够有效解决混合专家（MoE）模型中专家负载不均衡问题

Doge资讯 2025-02-22 36 阅读
DeepSeek创新点详解

DeepSeek创新点详解一、引言 DeepSeek-V3 是国产 AI 公司深度求索推出的新一代混合专家（MoE）大语言模型，凭借 6710 亿总参数和 37B 激活参数的稀疏架构，在性能、效率和成本之间实现了革命性平衡。其创新技术不仅在国际开源社区引发轰动，更以 550 万美元的极低训练成本，成为 AI 普惠化的重要里程碑。本文将深入解析其核心创新点，并结合代码示例说明技术实现原理。二

Doge资讯 2025-02-22 26 阅读
deepseek无辅助损失的负载均衡策略

无辅助损失的负载均衡策略是一种用于解决深度学习中专家混合系统（MoE）负载不均衡问题的方法，它不依赖额外的辅助损失函数来实现负载均衡，而是通过直接调整专家接收输入的概率来平衡各个专家的负载，以下是具体介绍及举例：策略原理动态调整接收概率：系统会根据每个专家的历史利用率情况，动态地调整其接收新任务的概率。对于那些利用率过高的专家，降低其接收新任务的概率

Doge资讯 2025-02-22 37 阅读
国产大模型之光-DeepSeek-v3技术报告解读

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3 <|fim_begin|> pre<|fim_hole|> suf<|fim_end|> middle<|eos_token|>。

Doge资讯 2025-02-22 41 阅读
DeepSeek开源DeepSeek

大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。 2022年底，OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型

Doge资讯 2025-02-21 37 阅读
DeepSeek系列论文解读之——DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture

DeepSeek MoE：通向专家终极专精化的技术革命写在前面： DeepSeek 是由国内顶尖AI研究机构深度求索（DeepSeek）发布的大模型。涵盖架构创新（MoE设计）、训练范式（混合预训练）、能力增强（数学推理）等研究方向。它的老东家是做私募量化的幻方量化，国内四大量化之一，国内少有的A100万卡集群厂商。论文大要：【要点】：DeepSeekMoE是一种混合专家（MoE）模型架构

Doge资讯 2025-02-21 55 阅读
【资料分享】DeepSeek

一、摘要本文介绍了 DeepSeek-VL2——一款基于混合专家（MoE）架构的视觉语言模型，旨在提高多模态理解的效率与性能。相比其前身 DeepSeek-VL，DeepSeek-VL2 通过引入动态图像切片编码策略和深度SeekMoE语言模型，大幅提升了在视觉理解、视觉问题回答、文档分析、表格处理等任务中的表现。特别地，动态切片策略能够高效处理不同长宽比的高分辨率图像

Doge资讯 2025-02-21 34 阅读
【DeepSeek论文精读】4. DeepSeek

0. 论文概况 0.1 简介 2024 年 5 月，DeepSeek 发表论文「 DeepSeek-V2：强大、经济且高效的混合专家语言模型」（DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model）。论文介绍了 DeepSeek-V2

Doge资讯 2025-02-21 65 阅读

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