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前文恕删 : 据报导,DeepSeek仅用2048片H800显示卡 (GPU)、耗时两个月,就训练出了一个6710亿参 : 数的DeepSeek-V3。相较於Meta训练参数量4050亿的Llama 3,用了1万6384片更强的H100 : 显示卡,花了54天。DeepSeek的训练效率提升了11倍。 这比法很不公平 12/6 Meta 免费放出蒸馏过的 llama 3.3 70B 很多项目效能接近llama 3.1 405B 12/27 Deepseek V3 公开 看起来 deepseek V3 快速导入了新开源模型 变强是因为Meta帮他训练+蒸馏大模型 中文强是因为蒸馏了阿里巴巴Qwen2.5模型 训练量少只是因为不用训练大模型 随便搜一下 专家系统 MoE 1994年就有论文(MIT) 蒸馏模型 2015年的论文(Google) 专家系统 + 蒸馏模型2022年有论文(Microsoft) 都不是什麽新东西 新闻中跟gpt-4o和llama 3.1 405B比只是行销手段 如果跟llama 3.3 70B比 两者效能相当 预测花费约少30% deepseek v3就只是优化/特化的小改版 资料来源: DeepSeek-V3 vs GPT-4o vs Llama 3.3 70B https://tinyurl.com/46b2anf7 --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 122.116.34.251 (台湾)
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1F:推 clecer : 我比较相信美国ai大神的说法 01/27 18:58
2F:→ saisai34 : 相信是假的 现在可以all in NV @n@a 01/27 19:09
3F:→ pikaq : 中国立即超英赶美,打死我都不信。 01/27 19:48







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