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前文恕刪 : 據報導,DeepSeek僅用2048片H800顯示卡 (GPU)、耗時兩個月,就訓練出了一個6710億參 : 數的DeepSeek-V3。相較於Meta訓練參數量4050億的Llama 3,用了1萬6384片更強的H100 : 顯示卡,花了54天。DeepSeek的訓練效率提升了11倍。 這比法很不公平 12/6 Meta 免費放出蒸餾過的 llama 3.3 70B 很多項目效能接近llama 3.1 405B 12/27 Deepseek V3 公開 看起來 deepseek V3 快速導入了新開源模型 變強是因為Meta幫他訓練+蒸餾大模型 中文強是因為蒸餾了阿里巴巴Qwen2.5模型 訓練量少只是因為不用訓練大模型 隨便搜一下 專家系統 MoE 1994年就有論文(MIT) 蒸餾模型 2015年的論文(Google) 專家系統 + 蒸餾模型2022年有論文(Microsoft) 都不是什麼新東西 新聞中跟gpt-4o和llama 3.1 405B比只是行銷手段 如果跟llama 3.3 70B比 兩者效能相當 預測花費約少30% deepseek v3就只是優化/特化的小改版 資料來源: DeepSeek-V3 vs GPT-4o vs Llama 3.3 70B https://tinyurl.com/46b2anf7 --



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1F:推 clecer : 我比較相信美國ai大神的說法 01/27 18:58
2F:→ saisai34 : 相信是假的 現在可以all in NV @n@a 01/27 19:09
3F:→ pikaq : 中國立即超英趕美,打死我都不信。 01/27 19:48







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