DeepSeekV3技术报告.pdf
摘要 : DeepSeek-V3是由DeepSeek-AI推出的混合专家（MoE）语言模型，拥有671B的总参数和每个token激活37B的能力。该模型采用多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，以实现高效推理和成本效益训练。DeepSeek-V3还引入了无辅助损失的负载平衡策略和多token预测训练目标，以提升性能。模型在148万亿个高质量token上进行了预训练，并经过监督微调和强化学习阶段以发挥最大潜力。评估显示，DeepSeek-V3的性能优于其他开源模型，并可与领先的闭源模型相媲美。训练过程稳定，无需回滚，且训练成本相对较低。模型检查点可在GitHub上找到。DeepSeek-V3在多个基准测试中表现出色，包括MMLU-Pro、GPQA-Diamond、MATH500、AIME2024、Codeforces和SWE-bench等。
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