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MoE 架构是什么
MoE，全称 Mixture of Experts，即混合专家模型，是一种基于神经网络领域开发的集成学习技术和机器学习方法。它最早于 1991 年被提出，最初应用于计算机视觉领域，目前在自然语言处理、推荐系统等众多领域也备受推崇。 MoE 模型的核心思想是 “人多力量大”，将复杂的任务分解为多个子任务，由不同的专家网络（即小型模型）来处理。这些专家网络通常是特定类型的神经网络，比如全连接层或卷积层。每个专家模型专注于输入数据的不同部分，就如同医院里不同科室的专家，各自擅长处理特定领域的病症。例如，在多语言翻译任务中，不同的专家可以专门处理不同的语言对；在图像处理任务中...
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推理模式（Reasoning Mode）是指人类或机器在解决问题、分析信息或做出决策时所采用的思维方式和逻辑方法。推理模式在人工智能、心理学、哲学和计算机科学等领域都有广泛研究。以下是常见的推理模式及其特点：
演绎推理是从一般到特殊的推理过程，通过已知的普遍规则推导出特定结论。如果前提为真，结论必然为真。
当然可以，这篇论文介绍了一个名为DeepSeek-V2的新型大型混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）语言模型。以下是对论文内容的总结：
DeepSeek-V2是一个具有经济性和高效率的语言模型，总参数量为236B（亿），每个token激活21B（亿）参数，支持128K（128,000）token的上下文长度。
架构创新：
MLA通过显著压缩Key-Value（KV）缓存到一个潜在向量来保证高效的推理，而DeepSeekMoE通过稀...
“观察、思考、改造”是一种系统化的方法论，适用于解决问题、优化流程或推动创新。它强调通过细致的观察发现问题，通过深入的思考分析原因，并通过有效的改造实现改进。以下是这一方法论的详细解析和应用场景：
观察是发现问题、收集信息和理解现状的第一步。它要求以客观、细致的态度看待事物，捕捉细节和潜在问题。
服务标准化（Service Standardization）是指通过制定统一的服务设计、开发、部署和运维规范，确保服务的一致性、可复用性和可维护性。在微服务架构、云原生应用和分布式系统中，服务标准化尤为重要，因为它能够提高系统的整体效率、降低复杂性，并促进团队协作。
以下是服务标准化的关键方面、优势以及实施方法：
服务标准化可以涵盖以下领域： - 服务设计： - 统一的API设计规范（如RESTful API、GraphQL）。 - 服务接口的输入输出格式（如JSON、Protobuf）。 - 服务粒度和职责划分（如单一职责原则）。 - 服务开发...
平台标准化（Platform Standardization）是指通过制定统一的技术规范、接口、协议和流程，确保平台的一致性、互操作性和可维护性。对于端到端AI平台而言，标准化尤为重要，因为它涉及多个环节（如数据、模型、部署）和多种技术（如机器学习框架、云服务、硬件设备），标准化可以降低复杂性、提高效率并促进生态系统的健康发展。
以下是平台标准化的关键方面、优势以及实施方法：
在端到端AI平台中，标准化可以涵盖以下领域： - 数据标准化： - 数据格式（如CSV、Parquet、JSON）。 - 数据模式（Schema）和元数据管理。 - 数据清...
系统架构（System Architecture）是指一个系统的整体结构和设计，包括其组件、模块、接口、数据流以及它们之间的相互关系。系统架构定义了系统如何组织、如何工作以及如何满足功能和非功能需求。它是系统设计的基础，确保系统能够高效、可靠、可扩展地运行。
以下是系统架构的主要组成部分和关键概念：
系统架构通常分为以下几个层次： - 业务架构：定义系统的业务目标、流程和规则。 - 应用架构：描述系统的功能模块、应用程序及其交互方式。 - 数据架构：定义数据的存储、管理、流动和处理方式。 - 技术架构：描述系统的硬件、软件、网络和基础设施。 - 安全架构：确保系统...
DeepSeek-V2 是一款强大、经济且高效的混合专家语言模型，在自然语言处理领域具有重要的地位。以下将对其进行详细介绍。
一、模型概述 - 总体参数与激活参数：DeepSeek-V2 是一个具有 2360 亿总参数的语言模型，其中每个 token 激活的参数为 210 亿。这种参数设置在保证模型性能的同时，实现了经济的训练和高效的推理。 - 支持的上下文长度：该模型支持长达 128K 个 token 的上下文长度，这使得它能够处理更长的文本序列，对于处理复杂的语言任务和长篇文档具有很大的优势。
二、创新架构 - Multi-head Latent Attention（MLA）：MLA...