نویسنده (ها): نهدی
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
این چهارمین مقاله در سریال Deepseek-V3 ما است ، جایی که ما آخرین نوآوری اصلی معماری در Deepseek را توضیح می دهیم [1, 2] مدل ها: پیش بینی چندکره.
در مقالات قبلی ، ما توضیح دادیم که چگونه Deepseek با دقت معامله های مختلف معماری را متعادل می کند:
توجه نهفته چند سر ، بهره وری حافظه را بهینه می کند و در حالی که عملکرد مدل را در حین رمزگشایی حفظ می کند. Deepseekmoe به اشتراک گذاری دانش و تخصص تخصصی در ترکیب معماری (MOE) تعادل می یابد. تعادل بار بدون از دست دادن بار ، بدون ایجاد به تعویق انداختن هدف اصلی ، تعادل بار مؤثر را به دست می آورد.
در این مقاله ، ما بررسی خواهیم کرد که چگونه Deepseek تعادل دیگری – بین کارآیی و کیفیت در تولید متن – اعتصاب می کند.
فهرست مطالب این مقاله:
سابقه و هدف: اصول فرآیند رمزگشایی را در LLMSبا تمرکز بر نحوه عملکرد پیش بینی بعدی و محدودیت های آن. ما همچنین آثار قبلی را در مورد پیش بینی چند تکنیکی (MTP) ، بحث در مورد انتخاب های طراحی و همچنین مزایا و محدودیت های این رویکردها بررسی می کنیم. پیش بینی چند پوندی Deepseek: توضیح دهید که چگونه کار می کند و در مورد انتخاب های طراحی بحث می کند ، با تمرکز بر نحوه تفاوت آن با کارهای قبلی. علاوه بر این ، ما معرفی می کنیم که چگونه استراتژی MTP Deepseek را می توان با رمزگشایی سوداگرانه برای تسریع در استنتاج ترکیب کرد. ارزیابی: در مورد تأثیر MTP بر عملکرد آموزش و راندمان استنتاج بحث کنید. Summary.Reference.
مقالات دیگر در سریال Deepseek:
قسمت 1: چند سر وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی