Artwork

المحتوى المقدم من Kabir. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Kabir أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

China's DeepSeek's Transformer Architecture Improvements

17:06
 
مشاركة
 

Manage episode 463151361 series 3605659
المحتوى المقدم من Kabir. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Kabir أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

DeepSeek v3, a state-of-the-art open-weight large language model, achieves superior benchmark performance using significantly less training compute than comparable models. This efficiency stems from architectural improvements detailed in a technical report, notably multi-head latent attention (MLA) which reduces key-value cache size without sacrificing quality, and refined mixture-of-experts (MoE) techniques that mitigate routing collapse through bias adjustments and shared experts. Furthermore, multi-token prediction enhances both training and inference speed. The article analyzes these innovations, explaining their mechanisms and impact on Transformer architecture.

Send us a text

Support the show

Podcast:
https://kabir.buzzsprout.com
YouTube:
https://www.youtube.com/@kabirtechdives
Please subscribe and share.

  continue reading

191 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 463151361 series 3605659
المحتوى المقدم من Kabir. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Kabir أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

DeepSeek v3, a state-of-the-art open-weight large language model, achieves superior benchmark performance using significantly less training compute than comparable models. This efficiency stems from architectural improvements detailed in a technical report, notably multi-head latent attention (MLA) which reduces key-value cache size without sacrificing quality, and refined mixture-of-experts (MoE) techniques that mitigate routing collapse through bias adjustments and shared experts. Furthermore, multi-token prediction enhances both training and inference speed. The article analyzes these innovations, explaining their mechanisms and impact on Transformer architecture.

Send us a text

Support the show

Podcast:
https://kabir.buzzsprout.com
YouTube:
https://www.youtube.com/@kabirtechdives
Please subscribe and share.

  continue reading

191 حلقات

كل الحلقات

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل