DeepSeek-V2: An Efficient and Economical Mixture-of-Experts LLM

Create a vibrant and upbeat illustration in a cartoony style inspired by early 20th-century animation. The image should be in 3:2 aspect ratio. Capture elements from the article about 'DeepSeek-V2', an advanced language model. Primary elements in the illustration should include a stylized 'Transformer' foundation signifying the base of the architecture, and scattered around it, metaphoric experts with gears functioning selectively implying the Mixture-of-Experts feature. Also, include a huge blueprint or architectural plan showing intricate designs that represent the innovative architectural designs and training methodologies. Lastly, sprinkle text bubbles in English and Chinese around the scene to illustrate the model's proficiency in diverse languages.

DeepSeek-V2 es un innovador modelo lingüístico de código abierto basado en la arquitectura Mixture-of-Experts, que cuenta con la impresionante cifra de 236.000 millones de parámetros, con sólo 21.000 millones activados para cada token de entrada. Aborda el reto del coste computacional introduciendo diseños arquitectónicos y metodologías de entrenamiento innovadores para lograr un equilibrio entre rendimiento y eficiencia. La arquitectura del modelo se basa en el potente Transformer e incorpora Multi-head Latent Attention (MLA) y DeepSeekMoE para mejorar la eficiencia. MLA comprime la caché de valores clave (KV) en un vector latente más pequeño, lo que reduce la huella de memoria y los cálculos necesarios durante la generación del texto. DeepSeekMoE activa de forma selectiva a los expertos relevantes para cada token, con lo que se consigue un importante ahorro de costes durante el entrenamiento. El modelo se somete a un ajuste fino supervisado y a un aprendizaje de refuerzo para alinearse con las expectativas y preferencias humanas. DeepSeek-V2 destaca en varias pruebas comparativas, demostrando un gran rendimiento en diversos dominios e idiomas, incluidos el inglés y el chino. Aunque comparte algunas limitaciones con otros LLM, sus puntos fuertes, su desarrollo continuo y su naturaleza de código abierto lo convierten en un valioso recurso para investigadores y desarrolladores.

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