DeepSeek-V3
DeepSeek-V3是一个强大的Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型，拥有671B的总参数量，每次激活37B参数。它采用了Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外，DeepSeek-V3首次采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设置了多令牌预测训练目标，以实现更强大的性能。DeepSeek-V3在14.8万亿高质量令牌上进行了预训练，随后进行了监督式微调和强化学习阶段，以充分利用其能力。综合评估显示，DeepSeek-V3超越了其他开源模型，并达到了与领先的闭源模型相当的性能。尽管性能出色，DeepSeek-V3的完整训练仅需要2.788M H800 GPU小时，并且训练过程非常稳定。
产品详情
一款具有671B参数的Mixture-of-Experts语言模型。
主要功能
使用教程
使用示例
在金融领域，DeepSeek-V3可以用于分析大量的财经新闻和报告，提取关键信息。
在医疗行业，模型能够理解和分析医学文献，辅助药物研发和病例研究。
在教育领域，DeepSeek-V3可以作为辅助工具，帮助学生和研究人员快速获取学术资料和解答复杂问题。
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