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原標(biāo)題：首個國產(chǎn)開源MoE大模型來了！性能媲美Llama 2-7B，計算量降低60%
關(guān)鍵字：模型,專家,參數(shù),版本,團(tuán)隊
文章來源：量子位
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內(nèi)容摘要：

克雷西 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI開源MoE模型，終于迎來首位國產(chǎn)選手！
它的表現(xiàn)完全不輸給密集的Llama 2-7B模型，計算量卻僅有40%。
這個模型堪稱19邊形戰(zhàn)士，特別是在數(shù)學(xué)和代碼能力上對Llama形成了碾壓。
它就是深度求索團(tuán)隊最新開源的160億參數(shù)專家模型DeepSeek MoE。
除了性能上表現(xiàn)優(yōu)異，DeepSeek MoE主打的就是節(jié)約計算量。
在這張表現(xiàn)-激活參數(shù)量圖中，它“一枝獨秀”地占據(jù)了左上角的大片空白區(qū)。
發(fā)布僅一天，DeepSeek團(tuán)隊在X上的推文就有大量轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)注。
JP摩根的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Maxime Labonne測試后也表示，DeepSeek MoE的chat版本表現(xiàn)要略勝于微軟的“小模型”Phi-2。
同時，DeepSeek MoE還在GitHub上獲得了300+星標(biāo)，并登上了Hugging Face文本生成類模型排行榜的首頁。
那么，DeepSeek MoE的具體表現(xiàn)究竟怎么樣呢？
計算量減少60%DeepSeek MoE目前推出的版本參數(shù)量為160億，實際激活參數(shù)量大約是28億。
與自家的7B密集模型相比，二者在19個數(shù)據(jù)集上

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作者微信：QbitAI
作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關(guān)注科技行業(yè)新突破