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爆火的DeepSeek到底是什么？（一次性讲解清楚）

1. DeepSeek模型概述 1.1 开发背景与目标 DeepSeek模型是由DeepSeek团队开发的开源大规模语言模型系列，旨在探索通用人工智能（AGI）的奥秘，并以长期主义视角回答人工智能领域的关键问题。其开发背景是当前人工智能领域对于更高效、更强大语言模型的需求，以及对开源模型在性能和成本效益上与闭源模型竞争的探索。DeepSeek团队的目标是通过技术创新，降低模型的训练和推理成本

Doge资讯 2025-02-21 34 阅读
一文搞懂DeepSeek

DeepSeek推出了DeepSeek-V3，这是一个强大的混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）语言模型，总参数量达到6710亿，每个标记（token）激活的参数量为370亿。为了实现高效的推理和成本效益高的训练，DeepSeek-V3采用了在DeepSeek-V2中经过充分验证的多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention，MLA）和

Doge资讯 2025-02-21 53 阅读
深扒DeepSeek技术优势与GPT差异化

一、大模型竞赛格局中的DeepSeek 定位在生成式AI 领域，OpenAI的GPT系列长期占据技术话语权，但中国科技企业深度求索（DeepSeek）推出的同名大模型，通过差异化技术路径在2023年跻身全球第一梯队。根据SuperCLUE中文大模型评测（2023Q4），DeepSeek在语义理解、逻辑推理等关键指标已实现GPT-4 Turbo 90%以上的性能表现

Doge资讯 2025-02-21 42 阅读
DeepSeek赋能高校教师与研究生，彻底杀疯了！

转发这个文章到朋友圈，积赞30个（设置全部人可见）“或”发送至满100人的学术交流群内，保留一天，添加文末工作人员微信，领取15天 ChatGPT Plus 会员账号（支持使用DeepSeek R1）国内直连，不需要梯子。 📚 培训导读 📚 热烈欢迎各企事业单位、高校及科研机构加入我们的培训分享盛会！本期公众号文章，我们特别为您策划了四场不同的培训课程，汇聚了最尖端的学术资源和技能提升机会

Doge资讯 2025-02-21 35 阅读
deepseek快是因为使用了“混合专家”模型

发信人: cybereagle (2/3的沉默@XMUCSD), 信区: CPlusPlus 标题: Re: deepseek快是因为使用了“混合专家”模型发信站: 水木社区 (Fri Jan 24 23:09:31 2025), 站内因为不是啊 LLM中用MoE最早是谷歌大脑搞的吧【在 finlab 的大作中提到: 】 : 我有些好奇，人类大脑的神经元也是按照功能分区的，

Doge资讯 2025-02-21 54 阅读
DeepSeek原理介绍

DeepSeek原理图 DeepSeek是由幻方量化创立的人工智能公司推出的一系列AI模型，包括DeepSeek Coder、DeepSeek LLM、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1等。以下是对DeepSeek原理的通俗介绍：核心架构方面 - 混合专家架构（MoE）： MoE架构就像是一个有很多专家的团队。每个专家都擅长处理某一类特定的任务

Doge资讯 2025-02-21 48 阅读
深度求索开源国内首个 MoE 大模型 | DeepSeekMoE：在专家混合语言模型中实现终极专家专业化

文章目录一、前言二、主要内容三、总结一、前言在大语言模型时代，混合专家模型（MoE）是一种很有前途的架构，用于在扩展模型参数时管理计算成本。然而，传统的 MoE 架构（如 GShard）会激活 N 位专家中的 top-K 专家，但在确保专家专业化（即每位专家获取的知识不重叠且重点突出）方面面临挑战。作为回应，研究者提出了 DeepSeekMoE 架构，以实现终极的专家专业化

Doge资讯 2025-02-21 47 阅读
DeepSeek 模型：架构创新与实际应用详解

DeepSeek 模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。其最新版本 DeepSeek-V3 采用了混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）架构，拥有 6710 亿个参数，每个词元（token）激活 370 亿个参数。该模型在多项基准测试中表现出色，性能媲美 GPT-4 和 Claude 等领先的闭源模型。以下将详细介绍 DeepSeek

Doge资讯 2025-02-21 35 阅读
DeepSeek 大模型底层技术原理解析：深入探究混合专家模型（MoE）

一、引言在当今的大模型发展格局中，DeepSeek 大模型凭借其独特的技术架构与创新理念，成为了行业内备受瞩目的焦点。其中，混合专家模型（MoE）作为其核心技术之一，对提升模型的性能、效率以及资源利用的灵活性起到了关键作用。本文将深入剖析 DeepSeek 大模型中混合专家模型（MoE）的技术细节，全面展现其在大模型架构中的精妙之处。二、混合专家模型（MoE）架构设计 2.1 总体架构

Doge资讯 2025-02-21 53 阅读
DeepSeek的混合专家模型(MoE)是如何工作的？

DeepSeek的混合专家模型（MoE）通过以下方式工作：专家模块划分 DeepSeek训练多个专家模块，每个专家针对特定的数据分布或任务进行优化。例如，在自然语言处理任务中，可以分别训练专家来处理不同语言或特定领域的文本（如法律、医学、科技）。动态专家激活 MoE采用“门控机制”，根据输入数据特征动态选择一部分专家模块进行激活。例如，当输入文本包含金融术语时，系统优先激活金融专家模块

Doge资讯 2025-02-21 53 阅读

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