标签： MoE架构

揭秘DeepSeek-V2技术内核：中国团队如何突破千亿参数模型训练瓶颈

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在人工智能军备竞赛白热化的今天，国产大模型DeepSeek-V2的横空出世引发业界震动。这个参数规模突破2000亿的巨型模型，不仅在MMLU基准测试中取得83.5%的惊人准确率，更在推理效率上实现了相比前代产品3倍的提升。本文将深入拆解其核心技术架构，揭示中国团队在模型架构创新、训练工程优化以及推理

突破千亿参数壁垒：MoE架构如何重塑分布式训练格局

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在人工智能领域，模型规模的指数级增长正面临物理定律的严峻挑战。当参数规模突破千亿量级时，传统密集模型架构遭遇三大核心瓶颈：计算资源需求呈非线性增长、通信开销突破集群承载极限、模型效率随规模扩大持续衰减。这种背景下，混合专家系统（Mixture of...

突破算力瓶颈！解密MoE架构如何用45B参数实现12B推理效率

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在算力成本高企的当下，大规模语言模型面临参数膨胀与推理效率的尖锐矛盾。MoE（Mixture of Experts）架构通过创新性结构设计，在参数规模与计算效率之间找到了精妙的平衡点。本文将以业界标杆Mixtral 8x7B模型为样本，深入剖析其核心技术方案。 一、动态稀疏激活的物理实现 ...

大模型推理效率颠覆性突破：解密DeepSeek-V2 MoE架构的核心技术

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在大型语言模型持续扩张的今天，计算效率与模型性能的矛盾日益凸显。DeepSeek-V2采用的混合专家（MoE）架构创新性设计，为这个行业级难题提供了极具参考价值的解决方案。本文将从架构创新、工程实现、计算优化三个维度，深入解析这项突破性技术的实现路径。 一、传统MoE架构的困境与突破方向 ...

大模型推理成本”生死战”：拆解vLLM到DeepSeek-V2的7大核心技术突破

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在生成式AI军备竞赛进入白热化的今天，推理成本已成为决定技术生死的胜负手。行业数据显示，支撑千万级用户访问的千亿参数大模型，单日推理成本可达百万量级。在这场没有硝烟的成本攻坚战中，从开源的vLLM到国产的DeepSeek-V2，技术团队通过架构层面的创新实现了成本数量级的突破。本文将深入剖析影响推理