У нас вы можете посмотреть бесплатно DeepSeek技術:深度學習與應用創新 DeepSeek Technology: Deep Learning and Application Innovation или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
#deepseek #llm #gpu #模型蒸留 Deepseek為一開源模型,透過開源讓技術加速成熟,其另一大特點是軟體效能的優化,藉由蒸留大模型以及MOE,減輕該模型的算力負擔。 模型蒸餾:是一種機器學習技術,將大型、複雜的「教師模型」(Teacher Model)的知識轉移到小型、效率更高的「學生模型」(Student Model)。目標是讓學生模型保留教師模型的性能,同時降低計算成本與資源需求。 MoE係將模型分為多個「專家」(Experts),每個專家專精於特定任務或數據子集。推理時,透過動態路由(Routing)僅啟動部分專家,降低計算負擔。 更多關於Deepseek的介紹,就讓半導體專家 林嘉洤 教授,和金融行銷專家 馬瑞辰 教授 在影片中告訴你! DeepSeek is an open-source model that accelerates technological maturity through its open-source nature. Another significant feature is its optimization of software performance, utilizing model distillation and Mixture of Experts (MoE) to reduce the computational burden of the model. Model Distillation: This is a machine learning technique that transfers knowledge from a large, complex "Teacher Model" to a smaller, more efficient "Student Model." The goal is to enable the student model to retain the teacher model's performance while reducing computational costs and resource demands. MoE: This approach divides the model into multiple "Experts," each specializing in specific tasks or data subsets. During inference, dynamic routing activates only a subset of experts, thereby reducing the computational load. For more information about DeepSeek, let semiconductor expert Professor Lin Chia-wei and financial marketing expert Professor Ma Jui-chen explain it to you in the video! 【發財二極體相關平台】 YouTube頻道:https://www.youtube.com/channel/UCVrP FB粉絲頁:https://www.facebook.com/ 【聯絡我們】 email: [email protected]