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### DeepSeek-V2：新一代混合专家语言模型
DeepSeek AI公司最新推出的混合专家（MoE）语言模型——DeepSeek-V2，参数量达到236B，每个token激活21B参数，并支持128K token的上下文长度。这款模型在多个方面相较上一代产品DeepSeek 67B实现了显著提升。
#### 性能与效率的飞跃
DeepSeek-V2不仅在训练成本上节省了42.5%，还通过优化KV缓存减少了93.3%的存储需求，最大生成吞吐量更是提升了5.76倍。这些改进使得DeepSeek-V2在推理效率和性能上有了质的飞跃。
#### 基准测试中的卓越表现
在多个基准测试中，DeepSeek-V2表现出色。例如，在AlignBench基准上，它超过了GPT-4，接近GPT-4-turbo；在MT-Bench中与LLaMA3-70B相媲美，并优于Mixtral 8x22B。此外，在中文推理和语言能力方面，DeepSeek-V2 Chat（SFT）和DeepSeek-V2 Chat（RL）均优于GPT-4-0613、ERNIEBot 4.0以及所有开源中文模型。
#### 合理的定价策略
DeepSeek-V2的定价为每百万token输入0.14美元（约1元人民币），输出0.28美元（约2元人民币，32K上下文），价格仅为GPT-4-turbo的近百分之一，具有极高的性价比。
#### 技术架构与优化
DeepSeek-V2基于Transformer架构，每个Transformer块包含一个注意力模块和一个前馈网络（FFN）。研究团队还设计了MLA和高性能MoE架构以提升推理效率和训练成本效益。此外，他们采用了群组相对策略优化（GRPO）策略，进一步优化模型与人类偏好的一致性。
#### 高质量的数据集
为了确保模型的质量，研究团队构建了一个由8.1T token组成的高质量、多源预训练语料库，特别是增加了中文数据的比例，提升了数据质量。DeepSeek-V2首先在这个完整的预训练语料库上进行预训练，然后收集了150万个覆盖数学、代码、写作、推理、安全等领域的对话进行监督微调。
#### 高效的训练框架
DeepSeek-V2基于高效且轻量级的框架HAI-LLM进行训练，采用16-way zero-bubble pipeline并行、8-way专家并行和ZeRO-1数据并行，确保了训练过程的高效性。
#### 多语言能力的验证
在评估中，DeepSeek-V2在多种英文和中文基准上表现出顶级性能，即使其激活参数仅为21B，仍能与顶级开源模型相媲美。特别是在MT-Bench和AlpacaEval 2.0上的性能显著优于Mistral 8x22B Instruct和卖卜Qwen1.5 72B Chat。
#### 综合评价
综上所述，DeepSeek-V2在训练成本、推理效率和性能上实现了显著提升，展现出在开源大模型领域强有力的竞争能力。通过其高效架构、优化的训练方法和出色的性能表现，DeepSeek-V2为AI技术的广泛应用提供了强大的支持。
在春节期间，备受期待的S.H.E以重组复出的姿态登上了春晚舞台，献唱了一首特别的歌曲《Super Shero》。这首歌巧妙地将她们的一些经典之作串联起来，为观众带来了一场视听盛宴。这是S.H.E在内地的首次合体演出，也是Selina康复后首次在内地公开表演，意义非凡。
春晚总导演哈文对S.H.E的登台表现出了极大的支持和期待。他在微博上转发了这个消息，并附言“这个可以有”，表达了对她们上春晚的热烈欢迎。为了给这个组合特别的待遇，哈文专门为她们设计了一个名为“花又开好了”的单元。这个单元寓意着春暖花开，与春节的喜庆氛围相得益彰。在这个单元中，《Super Shero》成为S.H.E献给观众的开场曲目，她们用多首深受喜爱的经典歌曲串烧，为春晚增色不少。
《SHERO》是S.H.E的第12张实体专辑，于2010年3月26日发行。据S.H.E介绍，《SHERO》代表着S.H.E + HERO，号召歌迷不要再等待英雄，而是要和S.H.E一起做自己的“SHERO”。她们提出了成为女王的“三有”条件：有种、有钱、有身材。具体来说，“有种”是指要敢爱、敢放手；“有钱”是要努力工作、独立生活、满足自己的需求；“有身材”则是指喜欢自己的身体，不因外表而妄自菲薄，想露就露，自己做主。此外，《SHERO》被选入了2013年央视春晚节目单，S.H.E携《SHERO》亮相蛇年春晚舞台，再次赢得了观众的喜爱和赞誉。
通过这次春晚的表演，S.H.E不仅展现了她们的实力和魅力，也传递了积极向上的精神，鼓励大家勇敢追求自己的梦想，成为自己的英雄。
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