1、近期Deepseek-R1以其較低訓練成本和較強性能引起全球廣泛關注，主要源於其V3基模多項降本提效的創新及R1模型增加的第二階段強化學習訓練對推理能力的大幅提升。預訓練模型V3：關鍵創新表現於1）使用多頭潛在注意力（MLA）機制，將每次查詢所需的 KV 緩存減少了約 93.3%，降低每次查詢所需的硬件量，從而大幅降低了推理成本。2） 利用 Multi-Token Prediction (...
網頁鏈接1、近期Deepseek-R1以其較低訓練成本和較強性能引起全球廣泛關注，主要源於其V3基模多項降本提效的創新及R1模型增加的第二階段強化學習訓練對推理能力的大幅提升。預訓練模型V3：關鍵創新表現於1）使用多頭潛在注意力（MLA）機制，將每次查詢所需的 KV 緩存減少了約 93.3%，降低每次查詢所需的硬件量，從而大幅降低了推理成本。2） 利用 Multi-Token Prediction (...
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