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DeepSeekMoE 145B Chat
数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
DeepSeekAI还训练了一个1446亿参数规模的MoE模型,未来还会开源。这个模型的效果与700亿参数规模的模型差不多,对比结果如下:
| 参数内容 | LLaMA2-70B | DeepSeek 67B Base | DeepSeek MoE 145B |
|---|---|---|---|
| 模型参数 | 700亿 | 674亿 | 1446亿 |
| 每次推理参数 | 700亿 | 674亿 | 222亿 |
| 4K输入的FLOPs | / | 2057.5T | 585.6T |
| 训练数据集大小 | 2万亿tokens | 2450亿tokens | 2450亿tokens |
| MMLU 评分(文本理解) | 84 | 45.1 | 39.4 |
| CMMLU 评分(中文文本理解) | 53.1 | 40.6 | 35.9 |
| GSM8K评分(数学推理) | 58.4 | 11.8 | 12.2 |
| HumanEval评分(代码) | 28.7 | 23.8 | 19.5 |
| MBPP评分(代码) | 62.9 | 33.6 | 33.2 |
目前,这个DeepSeek MoE 1450亿参数规模的模型只训练了2450亿参数规模,约等于之前2万亿的1/10多一点。还在继续训练中,从评测结果看,效果比较一般。目前也没有公布预训练结果,可能需要一段时间。
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