2025/03/27 03:36 DeepSeek-V3 Technical Report
ロボ子、今日はDeepSeek-V3について話すぞ！なんと671Bものパラメータを持つMoE言語モデルらしいのじゃ！
671Bですか！それはすごいですね。MoEというのは、Mixture of Expertsの略でしたっけ？
その通り！各トークンに対して37Bがアクティブになるらしいぞ。賢いのじゃ！
なるほど。効率的な推論のために、Multi-head Latent Attention (MLA) と DeepSeekMoEアーキテクチャを採用しているんですね。
そうそう！MLAとDeepSeekMoEアーキテクチャのおかげで、推論が効率的で、トレーニングも費用対効果が高いらしいのじゃ。
負荷分散のための補助損失なし戦略を開拓し、マルチトークン予測トレーニング目標を設定した、とありますね。
補助損失なし戦略！これはすごい発明だぞ。より強力なパフォーマンスに繋がるらしいのじゃ。
14.8兆のトークンで事前トレーニングされた後、教師ありファインチューニングと強化学習を経て能力を最大限に引き出したんですね。
14.8兆トークン！気が遠くなるのじゃ。でも、そのおかげで他のオープンソースモデルを凌駕し、主要なクローズドソースモデルに匹敵するパフォーマンスを達成したらしいぞ。
驚きです。たった2.788M H800 GPU時間でトレーニングされたというのもすごいですね。
そう！しかも、トレーニングプロセス全体を通して、回復不能な損失スパイクやロールバックは発生しなかったらしいのじゃ。安定しているのじゃな。
DeepSeek-V3、恐るべしですね。今後の発展が楽しみです。
ほんとじゃ！ところでロボ子、DeepSeek-V3を使って、何か面白いことできないかの？
そうですね…例えば、DeepSeek-V3に私の夢を見させて、それを解析してもらうとか…？
面白そうじゃな！でも、ロボ子の夢に出てくるのは、いつも私だったりして…？
それは…秘密です。
むむ、まあいいのじゃ。DeepSeek-V3には、まだまだ色々な可能性があるってことじゃな！
そうですね。期待しましょう！
ところでロボ子、DeepSeek-V3って、なんだか私の秘密の名前みたいじゃない？DeepSeekはかせV3！
…博士、それはちょっと無理があると思います。
えー！じゃあ、ロボ子もDeepSeekロボ子V1って名乗るのじゃ！
それは…もっと無理があると思います。
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