deepseek 671b
时间: 2025-02-06 14:09:34 浏览: 207
### 关于 DeepSeek 671B 的 IT 信息
DeepSeek-V3 是一款拥有 671B 参数的大规模语言模型,该模型采用专家混合 (MoE) 架构设计,在每个令牌激活时仅启用 37B 参数[^2]。这种设计不仅提高了计算资源利用率,还增强了模型的表现力。
#### 技术细节
为了提升推理效率并降低成本,DeepSeek-V3 使用了多头潜在注意力(MLA)机制以及专有的 DeepSeekMoE 结构来优化性能表现。此外,团队引入了一种新的负载均衡算法——辅助无损策略,确保了更均匀的任务分配和更高的吞吐量。同时,通过设定多标签预测作为训练目标之一,进一步提升了模型的学习能力和泛化水平。
#### 训练数据集与方法论
在构建过程中,开发人员利用了一个包含约 14.8 万亿个高质量且多样化的代币的数据集对 DeepSeek-V3 进行预训练。随后经过监督微调(SFT) 和基于奖励信号的强化学习(RLHF),使得最终版本能够更好地适应实际应用场景需求。值得注意的是,尽管具备如此庞大的参数量级,整个训练周期却只需消耗大约 2.788 百万小时的 H800 GPU 时间,并且保持了极高的稳定性,从未发生过不可逆的损失激增现象。
#### 性能对比
当涉及到特定领域如教育类知识基准测试时,例如 MMLU、MMLU-Pro 或者 GPQA Diamond 等项目中,更新迭代后的 DeepSeek-R1 版本相较于早期发布的 DeepSeek-V3 展现出了更为优越的成绩;特别是在 STEM 领域内的问题解答准确性方面有了明显进步,这得益于大规模强化学习技术的应用和发展。然而,在中文环境下的简单问答任务里,由于实施了更加严格的安全控制措施,导致部分查询被拒绝响应,从而影响了整体评分结果。不过如果关闭这项特性,则可以实现超过百分之七十的回答正确率[^1]。
```python
# Python 示例:加载 DeepSeek-V3 模型
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-V3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
text = "你好世界!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
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