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PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型

DeepSeek-V3、R1 系列模型 DeepSeek-V3 是 DeepSeek 发布的 MoE(Mixture-of-Experts)大语言模型,总参数量为671B,每个 token 激活的参数量为37B。为了实现高效的推理和成本效益的训练,DeepSeek-V3 采用了 MLA(Multi-head Latent Attention)和 DeepSeekMoE 架构。此外,DeepSeek-V3 首次引入了一种无需辅助损失的负载均衡策略,并设定了多token预测的训练目标,以提升性能。DeepSeek-V3在14.8万亿个多样且高质量的token上对模型进行了预训练,随后通过监督微调(SFT)和强化学习来充分发挥其潜力。 DeepSeek-R1 是 DeepSeek 发布的高性能AI推理模型,在后训练阶段大规模使用强化学习技术,显著提升了模型的推理能力,在数学、代码、自然语言推理等任务上,其性能与 OpenAI 的 o1 正式版相当。 DeepSeek-R1具有660B的参数量,DeepSeek 开源 660B 模型的同时,通过模型蒸馏,微调了若干参数量较小的开源模型,其中...

智能编码在前端研发的创新应用

一、前端开发实例 今天主要想分享一些关于大模型如何协助我们进行前端编码的实践。首先,让我们以一个前端开发的实例开始。通常,当需要实现一个新的前端功能时,我们会收到相关的背景和需求描述。我的期望是,大模型能够直接使用这些描述来实现需求。例如,如果我们需要在人员信息中添加增删改查的方法,我希望只需提供需求描述,大模型就能细化需求并检索相关的代码。这正是大模型的强项,即能够规划和执行任务。 最终生成这个需求实现可能涉及到多个文件的修改或工程级别的修改,这就需要进行 repo level 的代码生成。在进行问答时,我们用户实际上就是在做"提示词工程"。 设计提示词工程其实非常简单。我们对生成的代码有技术栈的要求,需采用 React 或 Vue 架构,并明确组件库是采用 AntD 组件库或其他。从 PRD 中复制需求后,即可开始生成业务代码。由于需求内容较多,字段繁多,形成了一个长表单,因此生成的代码也较长,可以清楚地看到效果,这个需求的表单项很多。如果是程序员手动编写代码,需要逐个敲入 form item 并确认类型。 在前端开发中,重复性劳动是普遍存在的,需要反复确认并一行行地敲代码。尽管现...

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