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DeepSeek專注降低LLM開發成本門檻 助力全球LLM技術快速發展
DIGITIMES觀察，全球大型語言模型開發業者共同痛點為高昂的研發成本。為解決此痛點，DeepSeek採取雙管齊下的策略，一方面從模型訓練的階段著手，透過優化算法和流...
目錄
- DeepSeek從訓練與推論層面著手 降低LLM開發成本
- DeepSeek訓練LLM使用低精度格式資料 降低模型訓練成本
- FP8與16 bits資料於DeepSeek LLM預測精確度差異小
- DeepSeek優化混合專家架構 可提升LLM運算效率
- DeepSeek的MTP架構可同時預測多個目標Token
- DeepSeek MTP架構可降低LLM訓練與推論成本
- DeepSeek藉蒸餾技術 壓縮大參數量模型生成小參數量模型
- DeepSeek藉強化學習方式 開發出強推理LLM
- DeepSeek MLA技術可減少記憶體與GPU需求量
- DeepSeek的NSA機制可降低LLM推論硬體資源與運算成本
- DeepSeek熱潮 加速全球LLM技術發展
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