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DeepSeek LLM Scaling Open-Source Language Models with Longtermism

时间: 2025-03-04 13:47:00 浏览: 57

### 关于DeepSeek 扩展开源语言模型及其长期主义方法 #### DeepSeek LLM 的架构扩展策略 DeepSeek LLM 通过增加网络层数来实现模型规模的扩大。对于较小版本如 DeepSeek LLM 7B，采用了30层结构；而对于较大版本如 DeepSeek LLM 67B，则增加了至95层[^2]。这种分层次的设计不仅有助于维持与其他开源模型的一致性，同时也支持更有效的并行计算和分布式处理。 #### 长期发展视角下的技术贡献为了推动大型语言模型领域内的持续进步和技术共享，DeepSeek 发布了一个名为 DeepSeek-V2-Lite 的轻量化版本模型，该模型拥有15.7亿参数量，并且每个token激活约2.4亿参数[^4]。这一举措旨在降低参与门槛，鼓励更多研究人员参与到基于多专家混合(MoE) 和自适应局部注意(Adaptive Local Attention, MLA)机制的研究工作中去。 #### 开放生态系统的建设除了提供不同尺寸大小的语言模型外，DeepSeek 还致力于构建一个开放包容的技术生态系统。这包括但不限于发布详细的文档说明、分享最佳实践案例以及积极参与社区交流活动等措施。这样的做法能够吸引更多开发者加入到这个充满活力的群体当中，共同探索未知领域，解决实际应用中的挑战。 ```python # Python 示例代码展示如何加载预训练好的 DeepSeek 模型 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek-llm" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) text = "Once upon a time," input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt') output = model.generate(input_ids, max_length=50) print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) ```

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