Deepseek新模型驚艷表現(xiàn)：編程速度超越Claude 3.5 Sonnet，實(shí)力不容小覷
近日，一款名為Deepseek的新模型引發(fā)了業(yè)界的廣泛關(guān)注。這款模型在多個(gè)測(cè)評(píng)榜單上名列前茅，尤其在編程速度方面，更是超越了著名的Claude 3.5 Sonnet，引起了廣大開發(fā)者的高度贊譽(yù)。
Deepseek是一款基于群體機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型，采用了獨(dú)特的MoE（群體智能）架構(gòu)，具有強(qiáng)大的編程能力。其基本配置相較于前一代模型有了顯著提升，采用685B參數(shù)的MoE架構(gòu)，包含256個(gè)專家，使用sigmoid函數(shù)作為路由方式，支持更大的上下文，并且訓(xùn)練效率更高。這些改進(jìn)使得Deepseek在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，表現(xiàn)出了更強(qiáng)的適應(yīng)性和效率。
在實(shí)測(cè)中，Deepseek的表現(xiàn)更是令人驚艷。開發(fā)者Simon Willison第一時(shí)間上手測(cè)試了Deepseek的編程速度，結(jié)果顯示Deepseek的編程速度遠(yuǎn)超Claude 3.5 Sonnet，這一結(jié)果得到了廣大開發(fā)者的認(rèn)同。Deepseek的編程速度提升，無疑將為開發(fā)者們帶來更高效、更便捷的開發(fā)體驗(yàn)。
值得一提的是，Deepseek還引入了新的Top-k選擇方法noaux_tc，它不需要輔助損失，通過主要任務(wù)的損失函數(shù)來有效地選擇Top-k專家。這一創(chuàng)新的引入，不僅簡化了訓(xùn)練過程，提高了訓(xùn)練效率，同時(shí)也為MoE模型的發(fā)展開辟了新的道路。
此外，Deepseek還增加了一個(gè)新參數(shù)e_score_correction_bias，用于調(diào)整專家評(píng)分，從而在專家選擇或模型訓(xùn)練過程中獲得更好的性能。這一改進(jìn)不僅提升了模型的精度，也增強(qiáng)了模型的泛化能力，使得Deepseek在面對(duì)不同數(shù)據(jù)集和不同任務(wù)時(shí)，都能表現(xiàn)出色。
Deepseek的實(shí)力不僅體現(xiàn)在硬件性能上，其在LiveBench測(cè)評(píng)中的表現(xiàn)也令人矚目。LiveBench是當(dāng)前最先進(jìn)的開源LLM測(cè)評(píng)平臺(tái)，Deepsee在LiveBench中的表現(xiàn)僅次于gemini-exp-1206，排名第二。這一成績充分證明了Deepseek在開源LLM領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
更令人欣喜的是，Deepsee的開源權(quán)重已經(jīng)在Hugging Face上發(fā)布，這無疑為開發(fā)者們提供了一個(gè)便捷的下載渠道。然而，目前Deepsee還未正式官宣，其更多詳細(xì)信息還有待進(jìn)一步揭曉。
總的來說，Deepsee新模型的表現(xiàn)可謂驚艷，其在編程速度、性能優(yōu)化、以及在測(cè)評(píng)中的表現(xiàn)都令人印象深刻。其強(qiáng)大的實(shí)力和潛力無疑將為開發(fā)者們帶來更多的便利和可能。我們期待Deepsee在未來能夠帶來更多的驚喜和突破，推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。
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