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DeepSeek-V3以精细化MoE架构挑战闭源巨头 DeepSeek-V3是DeepSeek团队推出的一个完全开源的LLM大型语言模型其总参数高达6710亿但每个token仅激活370亿参数。这种高效的参数利用得益于其精细的MoE混合专家架构。
DeepSeek-V3采用了创新的MoE架构每个token都有一个共享专家和256个路由专家其中8个路由专家处于激活状态。此外该模型还采用了多头潜在注意力机制具有低等级联合压缩用于关注键和值。多token预测技术则有助于投机解码和更好地利用训练数据。
在训练方面DeepSeek-V3使用了14.8万亿个token训练成本仅为560万美元使用了2788K H800 GPU小时。如此高效的训练得益于精细的MoE架构、FP8混合精度训练以及动态调整上下文长度。DeepSeek团队通过算法、框架和硬件的协同设计克服了大型MoE模型训练中的通信瓶颈实现了在训练中有效利用计算资源。两阶段的上下文长度扩展首先将上下文从4k令牌扩展到32k令牌然后扩展到128k令牌使得模型的长文本处理能力得到了显著提升。
DeepSeek-V3在多个基准测试中的表现令人印象深刻例如在MMLU上达到了88.5在GPQA上达到了59.1在MATH上达到了90.2。其性能可与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先的闭源模型相媲美证明了开源模型在性能上完全有能力挑战闭源巨头。
DeepSeek团队不仅在HuggingFace上共享了模型还在其“DeepSeek-V3技术报告”中提供了有关模型的详细信息这种开放透明的态度无疑将加速开源社区的共同进步。
Qwen 2.5以长上下文和多模态能力引领开源潮流
阿里巴巴Qwen团队推出的Qwen 2.5系列LLM同样在开源模型领域取得了显著进展。Qwen 2.5系列由多个开放式权重基础和指令调整模型组成参数范围从0.5B到72B。此外还有两种专有的混合专家MoE型号Qwen2.5-Turbo和Qwen2.5-Plus。
Qwen 2.5系列模型在架构上采用了基于Transformer的解码器并利用了分组查询注意力GQA、SwiGLU激活、旋转位置嵌入RoPE等技术。在训练方面Qwen团队将训练前数据集扩展到18万亿个代币并纳入了更多样和高质量的数据。训练后他们使用了超过100万个样本的复杂监督微调SFT并结合了多阶段强化学习DPO然后是GRPO。
Qwen 2.5系列模型的最大亮点在于其强大的长上下文处理能力。该系列模型利用YARN和Dual Chunk AttentionDCA技术使Qwen2.5-Turbo的上下文长度高达100万个令牌。此外Qwen团队还发布了基于Qwen 32B的推理AI模型Qwen QwQ以及基于Qwen2-VL-72B的视觉推理模型QvQ进一步丰富了Qwen模型家族的功能。
在性能方面Qwen2.5-72B-Instruct的性能可与Llama-3-405B-Instruct相媲美。Qwen2.5-Turbo在1M令牌密码检索任务中实现了100%的准确率。Qwen 2.5还进一步成为他们最新和最伟大的专业模型的基础Qwen2.5-Math、Qwen2.5-Coder、QwQ和QvQ等多模态模型。
与DeepSeek团队一样阿里巴巴Qwen团队也发布了Qwen2.5技术报告提供了关于该系列模型的详细信息体现了开源社区的开放精神。 结语
DeepSeek-V3和Qwen 2.5系列的发布无疑是开源模型发展史上的重要里程碑。它们以其卓越的性能、高效的训练方法和开放透明的技术细节为开源社区注入了新的活力也为AI技术的未来发展指明了方向。我们有理由相信随着开源社区的不断壮大开源模型必将在未来的AI竞争中扮演越来越重要的角色。 不用再纠结选择哪个AI模型了chatTools 一站式提供o1推理模型、GPT4o、Claude和Gemini等多种选择快来体验吧
