开源模型迎来颠覆性突破:DeepSeek-V3与Qwen2.5如何重塑AI格局?

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在全球人工智能模型快速发展的浪潮中,开源模型正逐渐成为一股不可忽视的力量。近日,DeepSeek-V3和Qwen 2.5系列的相继发布,再次证明了开源模型在技术创新和性能提升上的巨大潜力。这两大模型不仅在多个基准测试中取得了惊人的成绩,更以其高效的训练方法和开放透明的技术细节,为开源社区注入了新的活力。

DeepSeek-V3:以精细化MoE架构挑战闭源巨头

DeepSeek-V3是DeepSeek团队推出的一个完全开源的LLM(大型语言模型),其总参数高达6710亿,但每个token仅激活370亿参数。这种高效的参数利用得益于其精细的MoE(混合专家)架构。

DeepSeek-V3采用了创新的MoE架构,每个token都有一个共享专家和256个路由专家,其中8个路由专家处于激活状态。此外,该模型还采用了多头潜在注意力机制,具有低等级联合压缩,用于关注键和值。多token预测技术则有助于投机解码和更好地利用训练数据。

在训练方面,DeepSeek-V3使用了14.8万亿个token,训练成本仅为560万美元,使用了2788K H800 GPU小时。如此高效的训练得益于精细的MoE架构、FP8混合精度训练以及动态调整上下文长度。DeepSeek团队通过算法、框架和硬件的协同设计,克服了大型MoE模型训练中的通信瓶颈,实现了在训练中有效利用计算资源。两阶段的上下文长度扩展,首先将上下文从4k令牌扩展到32k令牌,然后扩展到128k令牌,使得模型的长文本处理能力得到了显著提升。

DeepSeek-V3在多个基准测试中的表现令人印象深刻,例如在MMLU上达到了88.5,在GPQA上达到了59.1,在MATH上达到了90.2。其性能可与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先的闭源模型相媲美,证明了开源模型在性能上完全有能力挑战闭源巨头。

DeepSeek团队不仅在HuggingFace上共享了模型,还在其"DeepSeek-V3技术报告"中提供了有关模型的详细信息,这种开放透明的态度无疑将加速开源社区的共同进步。

Qwen 2.5:以长上下文和多模态能力引领开源潮流

阿里巴巴Qwen团队推出的Qwen 2.5系列LLM,同样在开源模型领域取得了显著进展。Qwen 2.5系列由多个开放式权重基础和指令调整模型组成,参数范围从0.5B到72B。此外,还有两种专有的混合专家(MoE)型号,Qwen2.5-Turbo和Qwen2.5-Plus。

Qwen 2.5系列模型在架构上采用了基于Transformer的解码器,并利用了分组查询注意力(GQA)、SwiGLU激活、旋转位置嵌入(RoPE)等技术。在训练方面,Qwen团队将训练前数据集扩展到18万亿个代币,并纳入了更多样和高质量的数据。训练后,他们使用了超过100万个样本的复杂监督微调(SFT),并结合了多阶段强化学习(DPO,然后是GRPO)。

Qwen 2.5系列模型的最大亮点在于其强大的长上下文处理能力。该系列模型利用YARN和Dual Chunk Attention(DCA)技术,使Qwen2.5-Turbo的上下文长度高达100万个令牌。此外,Qwen团队还发布了基于Qwen 32B的推理AI模型Qwen QwQ,以及基于Qwen2-VL-72B的视觉推理模型QvQ,进一步丰富了Qwen模型家族的功能。

在性能方面,Qwen2.5-72B-Instruct的性能可与Llama-3-405B-Instruct相媲美。Qwen2.5-Turbo在1M令牌密码检索任务中实现了100%的准确率。Qwen 2.5还进一步成为他们最新和最伟大的专业模型的基础:Qwen2.5-Math、Qwen2.5-Coder、QwQ和QvQ等多模态模型。

与DeepSeek团队一样,阿里巴巴Qwen团队也发布了Qwen2.5技术报告,提供了关于该系列模型的详细信息,体现了开源社区的开放精神。

结语

DeepSeek-V3和Qwen 2.5系列的发布,无疑是开源模型发展史上的重要里程碑。它们以其卓越的性能、高效的训练方法和开放透明的技术细节,为开源社区注入了新的活力,也为AI技术的未来发展指明了方向。我们有理由相信,随着开源社区的不断壮大,开源模型必将在未来的AI竞争中扮演越来越重要的角色。

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