主要观点总结
Andrej Karpathy,OpenAI的高级研究科学家,分享了来自中国的开源大模型DeepSeek-v3。该模型在GPU算力使用上实现了重大突破,仅使用280万小时的GPU算力就达到了比Llama-3 405B更强的性能,整体成本节省了约11倍。DeepSeek在多个主流基准测试中性能超越了其他著名模型,成为目前最强的开源大模型之一。国外网友评论表示,对中国的芯片限制并未阻碍其技术进步,反而推动了创新。DeepSeek-v3模型的改进源于其独特的架构,包括多头潜在注意力和混合专家机制,这些创新大大降低了内存占用和提高训练效率。除了开源模型外,DeepSeek还提供了免费的在线服务。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek-v3模型的强大性能
DeepSeek-v3仅使用有限的GPU算力就实现了前沿的性能,成本节省了约11倍,并在多个基准测试中超越了其他著名模型。
关键观点2: DeepSeek-v3的创新架构
DeepSeek-v3包括多头潜在注意力和混合专家机制,这些创新降低了内存占用,提高了训练效率,是模型实现高效推理和低成本训练的关键。
关键观点3: DeepSeek的在线服务和开源地址
DeepSeek除了开源最新模型外,还提供了免费的在线服务。用户可以尝试其API服务,体验深度思考模式,并了解整个推理过程。此外,还可以访问其开源地址以获取更多信息。
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OpenAI创始团队成员、高级研究科学家Andrej
Karpathy很罕见地,分享了一个来自中国的开源大模型——DeepSeek-v3。 Karpathy表示,DeepSeek仅用了280万小时的GPU算力,就训练出了比Llama-3
405B(使用3080万小时GPU)更强的前沿模型,整体成本节省了11倍左右,将算力发挥到了极致。 这为小模型和受算力限制的组织打开了全新世界——即便在算力有限的情况下,使用高质量数据、更好的算法同样能训练出高性能大模型。 此外, DeepSeek在MMLU、DROP、Codeforces、AIME等多个主流基准测试中,性能大幅度超过了GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Qwen2.5-72B等著名开闭源模型,成为目前最强开源大模型之一。 国外网友表示,看来限制对中国的芯片供应并没有扼杀他们的进步,反而促进了技术创新。有趣的是,资源限制不仅仅是障碍,它们还能强有力地推动创造力。 看了这个网友评论还是挺
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