#FP8混合精度训练

谢嘉琪

5个月前

🔥 DeepSeek震撼AI界！以仅约 1/20 的算力成本，达到了 GPT-4 的性能水平！🚀 这一成就源于其在模型算法上的三大革新： ✨1.FP8混合精度训练通过复杂的数学优化，用 8位浮点数替代传统的 32位浮点数进行训练，减少了 75%的内存需求，显著降低算力消耗，同时保持高精度性能。 ⚡2.多标记预测系统打破传统逐字逐句生成的低效模式，多标记预测系统允许模型一次性处理整句或多句内容，推理速度提升 2倍，准确率高达 90%，大幅提高训练与推理效率。 🧠3.专家系统与巨型模型激活所有参数的传统方式不同，DeepSeek通过专家系统按需调用参数。在其 671亿参数中，仅有 37亿参数被激活以处理特定任务，显著减少计算开销。相比之下，传统模型的 1.8万亿参数全部常驻运行，资源利用率极低。

#DeepSeek #AI #GPT-4 #算法革新 #FP8混合精度训练 #多标记预测系统