DeepSeek-V3.2-Exp模型最近已正式启动。这是一个实验版本，主要是用于长文本培训和推理效率的优化和探索性验证。此版本中的中心进步在于使用不同的注意力机制：稀缺的注意力可有效提高并降低成本，但性能基本上保持不变。稀缺关注的特殊之处是什么？您如何同时实现更快和更低的成本？ Jiefang的每日记者在上海的Jiotong University的人工智能学院采访了Zhao Peilin教授。 [从一次“一个”到“查看要点”，以查看关键点”]”“ DeepSeek首次创建了稀缺关注的技术方向，但是它确实在如此大的模型中实现，从而降低了计算复杂性和显着的成本量。赵·佩林（Zhao Peilin）介绍了他利用这项技术在2020年发布的文档中预测。了解Sping的注意力，第一次，第一次看，第一次，第一次观点，第一次，现在的实现。他在开创性文档中提出了变压器架构。仅仅关注文本本身和相邻信息是不够的，因此在处理信息时可能有必要“知道钥匙”。在Zhao Peilin认为，这是一次深刻的尝试。将来，除了少数的护理机制外，它还可以补偿低成本的线性关注。线性注意也是一种非常快速的方法，可以发挥“补丁”的作用，而很少关注。 “现在，许多公司正在引起线性关注，但效果不好。”稀缺 +线性“可以是一条相对优化的路线。[只有四分之一的计算机功率与以前的模型特征基本相同]，这是由当前的几个领域的公共评估集所判断的，SA的最新版本是Deepeek的最新版本，是Deepeek的最新版本是Deepeek的效果。我和以前一样，但是长文本速度是对先前对先前评估的先前评估评估的当前文本。随着新版本的启动，DePseek还宣布了新的价格政策。数百万令牌令牌的输出价格（基本文本单元可以理解为单词或单词）几乎是一个出色模型的平均价格的1/30至1/20。 SO称为API的呼叫的成本降低了，因为单词或单词）几乎是1/30的1/30，是一个出色模型的平均价格。过去的。对于更大的大型模型的需求。在工业应用方案中，如果降低了大型模型的成本，则可以直接使用较大的型号，从而提高相应方案的准确性。原始标题：“ DeepSeek的新版本发布，更快，更低的成本|科学与技术创新观察者”标题来源：Shangguan标题来源：作者：Jiefang Daily Huang Haihua
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