湛江大型网站模板建设,排版设计说明,自助建站会出现什么问题,宁波优化网站排名软件AIGCmagic社区知识星球是国内首个以AIGC全栈技术与商业变现为主线的学习交流平台#xff0c;涉及AI绘画、AI视频、大模型、AI多模态、数字人以及全行业AIGC赋能等100应用方向。星球内部包含海量学习资源、专业问答、前沿资讯、内推招聘、AI课程、AIGC模型、AIGC数据集和源码等… AIGCmagic社区知识星球是国内首个以AIGC全栈技术与商业变现为主线的学习交流平台涉及AI绘画、AI视频、大模型、AI多模态、数字人以及全行业AIGC赋能等100应用方向。星球内部包含海量学习资源、专业问答、前沿资讯、内推招聘、AI课程、AIGC模型、AIGC数据集和源码等干货。 AIGCmagic社区知识星球 截至目前星球内已经累积了2000AICG时代的前沿技术、干货资源以及学习资源涵盖了600AIGC行业商业变现的落地实操与精华报告完整构建了以AI绘画、AI视频、大模型、AI多模态以及数字人为核心的AIGC时代五大技术方向架构其中包含近500万字完整的AIGC学习资源与实践经验。 论文题目《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》 发表时间2024年5月 论文地址https://arxiv.org/pdf/2405.04434v5 本文作者魔方AI空间公众号主理人 猫先生 在2024年5月前后的时间大语言模型LLMs的快速发展展示了人工智能AGI的曙光。然而随着参数量的增加模型的智能提升带来了更大的计算资源需求和推理吞吐量的潜在下降限制了LLMs的广泛应用。
本项目主要目标是解决LLMs在训练和推理过程中资源消耗大的问题通过创新架构包括多头潜在注意力MLA和DeepSeekMoE实现经济高效的训练和高效的推理。 图1(a) 不同开源模型下多模态语言模型MMLU准确率与激活参数的关系。(b) DeepSeek 67B密集型和DeepSeek-V2的训练成本与推理效率。 方法概述
DeepSeek-V2一种强大的MoE语言模型通过创新的架构实现了经济和高效的训练和推理。 图2 | DeepSeek-V2架构示意图。MLA通过显著减少生成所需的KV缓存来确保高效推理而DeepSeekMoE则通过稀疏架构以经济成本训练出强大的模型。 多头潜在注意力MLA
一种新的注意力机制通过低秩键值联合压缩来显著减少推理时的键值缓存从而提高推理效率。MLA的计算过程如下 标准多头注意力MHA首先通过三个矩阵计算查询q、键k和值v 然后将q、k、v切片成多个头进行多头注意力计算 最后通过softmax函数计算权重并进行加权和 MLA通过低秩联合压缩键值对 图3 | 多头注意力MHA、分组查询注意力GQA、多查询注意力MQA和多头潜在注意力MLA的简化示意图。通过将键和值联合压缩成一个潜在向量MLA在推理过程中显著减少了KV缓存 DeepSeekMoE
通过细粒度的专家分割和共享专家隔离来实现更高效的模型训练。DeepSeekMoE的基本思想是将专家分割成更细的粒度以提高专家的专业化并通过隔离一些共享专家来缓解路由专家之间的知识冗余。具体计算过程如下 对于每个token计算其FFN输出 通过设备限制路由机制来控制MoE相关的通信成本确保每个token的专家分布在最多M个设备上。 设计了三种辅助损失来控制专家级负载平衡、设备级负载平衡和通信平衡。 采用设备级token丢弃策略来进一步缓解计算浪费。 推荐阅读
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