建一个o2o网站,全国大学生平面设计大赛,施工企业质量管理体系认证有效期,室内装修设计软件哪个好用DeepSeek 系列模型从最初的 LLM 版本发展到最新的 V3 和 R1 版本#xff0c;在架构设计、训练效率和推理能力方面不断取得进步。以下是各版本按时间倒序的详细信息#xff1a;
1. DeepSeek-R1
发布时间#xff1a;2025年1月 论文标题#xff1a;DeepSeek-R1: Incentivizi…DeepSeek 系列模型从最初的 LLM 版本发展到最新的 V3 和 R1 版本在架构设计、训练效率和推理能力方面不断取得进步。以下是各版本按时间倒序的详细信息
1. DeepSeek-R1
发布时间2025年1月 论文标题DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning 主要内容 基于 DeepSeek-V3-Base通过强化学习RL技术提升模型的推理能力。 引入冷启动数据和多阶段训练流程进一步优化模型的可读性和性能表现。 论文地址https://arxiv.org/abs/2501.129481 2. DeepSeek-R1 蒸馏模型
发布时间2025年1月 论文标题Distilling Reasoning Capabilities from DeepSeek-R1 to Smaller Models 主要内容 将 DeepSeek-R1 的推理能力通过知识蒸馏技术迁移到更小的模型如 Qwen 和 Llama 系列。 蒸馏后的模型在多个基准测试中表现出色显著超越其他同类开源模型。 论文地址https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf 3. DeepSeek-V3
发布时间2024年12月27日 论文标题DeepSeek-V3 Technical Report 主要内容 模型总参数量达到6710亿每个 token 激活370亿参数。 采用无辅助损失的负载均衡策略和多令牌预测Multi-Token Prediction, MTP训练目标。 支持 FP8 混合精度训练显著降低了训练成本。 论文地址https://arxiv.org/abs/2412.1943714 4. DeepSeek-V2
发布时间2024年5月 论文标题DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model 主要内容 引入多头潜在注意力Multi-head Latent Attention, MLA和 DeepSeekMoE 架构。 在推理效率和训练成本方面进行了优化为后续版本的发展奠定了坚实基础。 论文地址https://arxiv.org/abs/2405.044343 5. DeepSeekMoE
发布时间2024年1月11日 论文标题DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models 主要内容 提出细粒度专家分割Fine-Grained Expert Segmentation和共享专家隔离Shared Expert Isolation策略。 通过灵活的专家组合在不增加计算成本的情况下提升模型性能。 论文地址https://arxiv.org/abs/2401.060662 6. DeepSeek LLM
发布时间2024年1月5日 论文标题DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism 主要内容 采用基于 Transformer 的架构并通过分组查询注意力GQA技术优化推理成本。 引入多步学习率调度器显著提升训练效率。 在预训练和对齐阶段包括监督微调和 DPO进行了创新性改进。 论文地址https://arxiv.org/abs/2401.0295420 总结DeepSeek 系列模型在架构设计、训练效率和推理能力方面持续优化逐步实现了技术突破。如果需要更详细的信息可以查阅相关论文或访问 DeepSeek 的 GitHub 页面获取模型检查点和技术细节。
