DeepSeek-V3 ：人工智能中专家混合（MoE）的最智能应用
llmtrend DeepSeek-V3 MoE通过自适应偏置校正消除了对辅助损失的需求。它不是手动强制专家平衡，而是让模型学习一个偏置项，每个训练步骤后动态调整。如果一个专家在一个批次中接收了太多的标记，它的偏置就会减少，使其在下一步中被选择的可能性降低
DeepSeek V3
深度剖析 DeepSeek v3：大语言模型的新突破
DeepSeek V3的成功不仅是对现有技术的突破，更是对未来大型语言模型（LLM）发展方向的一次深刻洞察。通过引入多头潜在注意力、无辅助损失的负载均衡策略、多令牌预测、低精度训练与细粒度8位量化以及双管并行化机制等创新技术，DeepSeek V3在多个方面实现了超越。
探索前沿：DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 大模型的突破之路
DeepSeek不仅打破了传统AI模型开发的高成本壁垒，还推动了AI技术的普及和应用。DeepSeek-R1和DeepSeek-V3作为DeepSeek的代表性模型，在数学、代码编写、逻辑推理以及自然语言处理等领域展现出了卓越的性能和广泛的应用潜力。
Qwen 2.5-Max在多项基准测试中超越DeepSeek V3
Qwen 2.5-Max经过了超过20万亿个token的预训练，并通过了包括监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）和人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）等尖端技术的精细调优