DeepSeek-V2-Lite

创新架构驱动的高效混合专家语言模型

Huggingface DeepSeek-V2 混合专家模型开源项目模型多头潜在注意力 Github 自然语言处理大规模语言模型

DeepSeek-V2-Lite是一款采用创新架构的混合专家(MoE)语言模型。通过多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE技术,该模型实现了训练和推理的高效性。模型总参数量为16B,激活参数为2.4B,在多项英文和中文基准测试中表现优异,超越了同类7B密集模型和16B MoE模型。DeepSeek-V2-Lite支持单40G GPU部署和8x80G GPU微调,为自然语言处理研究提供了一个高性能且资源友好的选择。

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介绍相关项目

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DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF - 文本生成量化模型的高效选择方案

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deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构

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该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构，与传统的答案引擎不同，它旨在处理大量来源，收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力，适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果，深入了解其架构特点和潜在改进空间。

distil-large-v2 - 高效精简的Whisper语音识别模型

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distil-large-v2是Whisper语音识别模型的蒸馏版本,推理速度提高6倍,模型体积减少49%,性能接近原始模型。采用编码器-解码器架构,通过精简解码器层数实现加速。支持英语短音频和长音频转录,可作为Whisper辅助模型进行推测解码。基于多个开源数据集训练,适用广泛语音识别场景。

deepseek-coder-1.3b-instruct - DeepSeek Coder 多语言支持的开源代码生成与补全模型

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DeepSeek Coder 1.3B是一款基于2T tokens数据训练的开源代码语言模型，包含87%代码和13%中英文自然语言。该模型支持多种编程语言，提供项目级代码补全和填充功能，并在HumanEval等基准测试中展现出色性能。采用16K窗口大小，模型适用于各类开发场景，并支持商业用途。开发者可通过简单的API快速集成和使用这一强大的代码生成工具。

deepseek-coder-7b-instruct-v1.5 - 基于2T代码数据训练的4K上下文智能编程模型

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DeepSeek Coder是一个开源的代码生成语言模型，通过2T代码数据预训练和2B指令数据微调，具备4K上下文窗口。该模型支持代码生成与理解功能，开发者可通过Hugging Face平台便捷部署，并允许商业应用场景。

t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型

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T5-Efficient-TINY是一个轻量级自然语言处理模型，基于Google T5架构开发。模型通过深层窄结构优化设计，仅需1558万参数即可实现出色性能。该模型在C4数据集完成预训练后，可用于文本摘要、问答和分类等英语NLP任务，需要进行针对性微调。采用半精度存储时，模型仅占用31.16MB内存，运行效率较高。

deepseek-coder-1.3b-base - 基于深度学习的多语言代码生成模型

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deepseek-coder-1.3b-base是一个由DeepSeek开发的开源代码生成模型。它基于1.3B参数和2T训练数据，支持多种编程语言的代码补全、插入和项目级生成。模型采用16K窗口大小和填空任务训练，在HumanEval等多个基准测试中表现优异。这一工具为开发者提供了灵活、高效的编程辅助解决方案。

LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码

GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理

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