論文の概要: DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04434v2
• Date: Wed, 8 May 2024 02:43:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 11:24:40.978451
• Title: DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model
• Title（参考訳）: DeepSeek-V2: 強力な、経済的、効率的混合型言語モデル
• Authors: DeepSeek-AI,
• Abstract要約: We present DeepSeek-V2, a strong Mixture-of-Experts (MoE) language model characterized by economical training and efficient inference。 DeepSeek-V2は、MLA(Multi-head Latent Attention)やDeepSeekMoEといった革新的なアーキテクチャを採用している。 DeepSeek-V2はDeepSeek 67Bと比較して大幅に性能が向上し、トレーニングコストは42.5%削減された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present DeepSeek-V2, a strong Mixture-of-Experts (MoE) language model characterized by economical training and efficient inference. It comprises 236B total parameters, of which 21B are activated for each token, and supports a context length of 128K tokens. DeepSeek-V2 adopts innovative architectures including Multi-head Latent Attention (MLA) and DeepSeekMoE. MLA guarantees efficient inference through significantly compressing the Key-Value (KV) cache into a latent vector, while DeepSeekMoE enables training strong models at an economical cost through sparse computation. Compared with DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 achieves significantly stronger performance, and meanwhile saves 42.5% of training costs, reduces the KV cache by 93.3%, and boosts the maximum generation throughput to 5.76 times. We pretrain DeepSeek-V2 on a high-quality and multi-source corpus consisting of 8.1T tokens, and further perform Supervised Fine-Tuning (SFT) and Reinforcement Learning (RL) to fully unlock its potential. Evaluation results show that, even with only 21B activated parameters, DeepSeek-V2 and its chat versions still achieve top-tier performance among open-source models.
• Abstract（参考訳）: We present DeepSeek-V2, a strong Mixture-of-Experts (MoE) language model characterized by economical training and efficient inference。 合計パラメータは236Bで、そのうち21Bはトークンごとに活性化され、128Kトークンのコンテキスト長をサポートする。 DeepSeek-V2は、MLA(Multi-head Latent Attention)やDeepSeekMoEといった革新的なアーキテクチャを採用している。 MLAはキーバリュー(KV)キャッシュを潜在ベクトルに大幅に圧縮することで効率的な推論を保証する一方、DeepSeekMoEはスパース計算によって経済的コストで強力なモデルをトレーニングすることができる。 DeepSeek-V2はDeepSeek 67Bと比較して大幅にパフォーマンスが向上し、トレーニングコストの42.5%を削減し、KVキャッシュを93.3%削減し、最大生成スループットを5.76倍に向上させた。 我々は8.1Tトークンからなる高品質でマルチソースなコーパスでDeepSeek-V2を事前訓練し、その可能性を完全に解放するために、Supervised Fine-Tuning (SFT)とReinforcement Learning (RL)を実行した。 評価結果によると、21Bのアクティベートパラメータしか持たないDeepSeek-V2とそのチャットバージョンは、オープンソースモデルの中でも最高レベルのパフォーマンスを実現している。

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