国产670亿参数的DeepSeek：超越Llama2，全面开源

模型概述

DeepSeek，一款国产大型语言模型（LLM），凭借其670亿参数的规模，正引领着人工智能领域的新浪潮。这款模型不仅在多项中英文公开评测榜单上超越了700亿参数的Llama 2，而且在推理、数学和编程能力方面表现突出。最引人注目的是，DeepSeek在匈牙利最新高中数学考试中获得了65分的高分，显示出其卓越的数学解题能力。

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技术创新

DeepSeek的核心架构借鉴了Llama模型，采用自回归Transformer解码器架构。它具有两个版本，分别是70亿和670亿参数。重要的是，该模型使用多头注意力（MHA）和分组查询注意力（GQA）技术，这些技术有效提高了模型的性能和效率。此外，它在2万亿个中英文token的数据集上进行了预训练，展现出了强大的双语处理能力。

性能展示

在标准基准测试中，DeepSeek展示了其强大的能力。在多种语言任务，如TriviaQA、MMLU、GSM8K、HumanEval等方面，DeepSeek都显示出了卓越的性能。特别是在中文QA测试中，DeepSeek的表现超越了GPT-3.5，验证了其在处理中文内容上的优势。

指令跟随能力

DeepSeek还通过了Google发布的指令跟随评测集的测试，得分59.1分，领先于众多开源模型。尽管与GPT-4还有一定差距，但这一成绩充分证明了其在理解和执行复杂指令方面的能力。

编码能力测试

DeepSeek在LeetCode最新真题的测试中也表现出色，其性能优于国内常见的大模型，并显著超越了GPT 3.5。这一结果证明了DeepSeek在编程领域的应用潜力。

训练细节

DeepSeek的训练过程着重于多步学习率计划，从2000个预测步骤开始，然后在大量token的基础上逐步达到最大学习率的一定比例。这种独特的学习率调整策略与Llama的传统余弦学习率衰减法截然不同，显示出其独特的训练效率。

开放和可访问性

值得一提的是，DeepSeek提供了70亿和670亿两个参数版本的基础模型和指令微调模型，均已开源并可免费商用。这一举措极大地促进了AI社区的发展和创新。

结论

DeepSeek的出现标志着国产大模型技术的一大进步。它不仅在性能上超越了国际同类产品，还在开放性和可用性方面树立了新的标准。无疑，DeepSeek将在促进AI技术的广泛应用和创新方面发挥重要作用。

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