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DeepSeek-V2-Lite

DeepSeek-V2-Lite

创新架构驱动的高效混合专家语言模型

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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项目概述

DeepSeek-V2-Lite是一个轻量级的专家混合语言模型(MoE)，它采用创新架构设计，在保持高性能的同时实现了经济高效的训练和推理。该模型总参数量为16B，每个token激活参数量仅为2.4B，通过5.7万亿个token的训练，在多个英文和中文基准测试中表现优异。

技术特点

DeepSeek-V2-Lite采用了两个关键创新架构：

  • 多头潜在注意力机制(MLA)：通过将Key-Value缓存压缩成潜在向量的方式，显著提升了推理效率
  • DeepSeekMoE架构：采用高性能的专家混合架构，通过稀疏计算降低训练成本

模型规格

  • 27层网络架构
  • 2048维隐藏层
  • 16个注意力头，每个头维度为128
  • KV压缩维度为512
  • 每个MoE层包含2个共享专家和64个路由专家
  • 每个专家中间隐藏层维度为1408
  • 每个token会激活6个路由专家

性能优势

在多个基准测试中，DeepSeek-V2-Lite表现出色：

  • MMLU(英文)：58.3分
  • C-Eval(中文)：60.3分
  • CMMLU(中文)：64.3分
  • HumanEval(代码)：29.9分
  • GSM8K(数学)：41.1分

部署要求

  • 推理需求：单张40GB显存的GPU
  • 训练需求：8张80GB显存的GPU

应用场景

  • 文本生成和补全
  • 多语言处理(支持中英文)
  • 代码生成
  • 数学问题求解

使用方式

该模型支持多种部署方式：

  • 可通过Hugging Face Transformers直接使用
  • 支持vLLM高性能推理
  • 兼容LangChain框架
  • 提供完整的聊天模板

开源许可

  • 代码采用MIT许可证
  • 模型支持商业使用，需遵循专门的模型许可协议

技术支持

用户可以通过以下方式获取支持：

  • 在GitHub上提交issue
  • 通过邮件联系官方团队
  • 加入Discord或微信社区

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