一块钱100万token，超强MoE模型开源，性能直逼GPT

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... 2024-05-08 14:00 .. 在LiveCodeBench(0901-0401「一个专为实时编码挑战而设计的基准」)上，DeepSeek-V2获得了较高的Pass@1分数。
    DeepSeek-V2与不同模型在中文推理、中文语言上的表现：在价格方面，DeepSeek-V2API的定价如下：每百万token输入0.14美元（约1元人民币）、输出0.28美元（约2元人民币，32K上下文），与GPT-4-Turbo定价相比，价格仅为后者的近百分之一。
    模型介绍DeepSeek-V2采用Transformer架构，其中每个Transformer块由一个注意力模块和一个前馈网络（FFN）组成。
    然而，对于注意力模块和FFN，研究团队设计并采用了创新的架构。
    一方面，该研究设计了MLA，利用低秩键值联合压缩来消除推理时键值缓存的瓶颈，从而支持高效推理。
    另一方面，对于FFN，该研究采用高性能MoE架构——Dee .. UfqiNews ↓ 1

... 10-11 15:05 , 215 , 226 ..
3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”（RBM）就是对“玻尔兹曼机”（BM）进行简化，使玻尔兹曼机更容易更加简单使用，原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接的，这样就增加了计算量和计算难度.
    “受限玻尔兹曼机”（RBM）同样具有一个可见层，一个隐层，但层内无连接，层与层之间全连接，节点变量仍然取值为0或1，是一个二分图.
    也就是将“玻尔兹曼机”（BM）的层内连接去掉，对连接进行限制，就变成了“受限玻尔兹曼机”（RBM），这样就使得计算量大大减小，使用起来也就方便了很多.
     图5 受限玻尔兹曼机.webp

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... 10-11 15:17 , 217 , 221 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶