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DeepSeek专注降低LLM开发成本门槛 助力全球LLM技术快速发展
DIGITIMES观察，全球大型语言模型开发业者共同痛点为高昂的研发成本。为解决此痛点，DeepSeek采取双管齐下的策略，一方面从模型训练的阶段著手，透过优化算法和流...
目录
- DeepSeek从训练与推论层面著手 降低LLM开发成本
- DeepSeek训练LLM使用低精度格式數據 降低模型训练成本
- FP8与16 bits數據于DeepSeek LLM预测精确度差异小
- DeepSeek优化混合专家架构 可提升LLM运算效率
- DeepSeek的MTP架构可同时预测多个目标Token
- DeepSeek MTP架构可降低LLM训练与推论成本
- DeepSeek藉蒸馏技术 压缩大参数量模型生成小参数量模型
- DeepSeek藉强化学习方式 开发出强推理LLM
- DeepSeek MLA技术可减少存儲器与GPU需求量
- DeepSeek的NSA机制可降低LLM推论硬件资源与运算成本
- DeepSeek热潮 加速全球LLM技术发展
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