Опенсорсная модель знающая 338 языков и умеющая кодить на уровне лучших проприетарных моделей - немного отстаёт лишь от Claude 3.5 Sonnet. Она в 3 раза быстрее LLaMa 70B из-за fine-grained MoE архитектуры и MLA, своего эффективного варианта Attention. Это позволяет сделать очень дешёвое API (дешевле Claude 3.5 Sonnet в 50 раз на генерации и в 35 раз на инпуте).
Для тренировки взяли чекпоинт на 4 триллиона токенов от оригинального DeepSeek V2 и дообучили его на 6 триллионах токенов микса кода (60%), математики (10%) и обычных токенов (30%).
Кроме большой модели на 236 миллиардов параметров выпустили ещё и Lite модель, которая кодит на уровне LLaMa 3 70B. Там всего 16 миллиардов параметров и полностью заполненный контекстом KV Cache занимает меньше 2 гигов, так что квантизированная до 4 бит модель прекрасно запускается на 11 гигабайтах видеопамяти.
Если вы уже пробовали использовать эту модель с ollama и она у вас сбивалась на китайский, то это из-за бага в промпте у ollama. Этот баг пофиксили сегодня утром.
Опенсорсная модель знающая 338 языков и умеющая кодить на уровне лучших проприетарных моделей - немного отстаёт лишь от Claude 3.5 Sonnet. Она в 3 раза быстрее LLaMa 70B из-за fine-grained MoE архитектуры и MLA, своего эффективного варианта Attention. Это позволяет сделать очень дешёвое API (дешевле Claude 3.5 Sonnet в 50 раз на генерации и в 35 раз на инпуте).
Для тренировки взяли чекпоинт на 4 триллиона токенов от оригинального DeepSeek V2 и дообучили его на 6 триллионах токенов микса кода (60%), математики (10%) и обычных токенов (30%).
Кроме большой модели на 236 миллиардов параметров выпустили ещё и Lite модель, которая кодит на уровне LLaMa 3 70B. Там всего 16 миллиардов параметров и полностью заполненный контекстом KV Cache занимает меньше 2 гигов, так что квантизированная до 4 бит модель прекрасно запускается на 11 гигабайтах видеопамяти.
Если вы уже пробовали использовать эту модель с ollama и она у вас сбивалась на китайский, то это из-за бага в промпте у ollama. Этот баг пофиксили сегодня утром.
Ukrainian forces successfully attacked Russian vehicles in the capital city of Kyiv thanks to a public tip made through the encrypted messaging app Telegram, Ukraine's top law-enforcement agency said on Tuesday. Anastasia Vlasova/Getty Images DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. Given the pro-privacy stance of the platform, it’s taken as a given that it’ll be used for a number of reasons, not all of them good. And Telegram has been attached to a fair few scandals related to terrorism, sexual exploitation and crime. Back in 2015, Vox described Telegram as “ISIS’ app of choice,” saying that the platform’s real use is the ability to use channels to distribute material to large groups at once. Telegram has acted to remove public channels affiliated with terrorism, but Pavel Durov reiterated that he had no business snooping on private conversations. In February 2014, the Ukrainian people ousted pro-Russian president Viktor Yanukovych, prompting Russia to invade and annex the Crimean peninsula. By the start of April, Pavel Durov had given his notice, with TechCrunch saying at the time that the CEO had resisted pressure to suppress pages criticizing the Russian government.
from sg
