1
DeepSeek-V3发布，数学代码任务突出，中文性能匹敌GPT-4o
自 DeepSeek-V2.5 于9月6日正式发布，新一代模型 DeepSeek-V3 又于 12 月 26 日上线并同步开源，迭代速速杠杠的快。
DeepSeek-V3 是一个强大的 Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型，拥有 671B 总参数，其中每个token激活 37B 参数，在 14.8万亿 token上进行了预训练。
相比 V2.5 版本，DeepSeek-V3 的生成速度提升至 3 倍，每秒吞吐量高达 60 token。
DeepSeek-V3 采用多头潜在注意力和 DeepSeekMoE 架构，经过多阶段的预训练和微调，展现出卓越的性能。
虽然当前版本暂不支持多模态输入输出，但在多语言处理方面表现出色，尤其在算法代码和数学方面。
DeepSeek-V3 在多种标准基准测试中表现优异，尤其在数学和代码任务上表现突出。
DeepSeek-V3 的成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。
- Hugging Face 模型库： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3
2
腾讯推出新型翻译模型 DRT-o1，实现文学翻译“信达雅”
12 月 26 日，腾讯研究院最新推出了 DRT-o1 系列模型，包含两个版本：DRT-o1-7B 和 DRT-o1-14B，主要通过长思维链（long chain-of-thought，简称 CoT），更能理解比喻和隐喻等，从而提高文学作品的翻译质量。
DRT-o1 基于 Qwen2.5 进行构建，通过从现有文学书籍中挖掘带有明喻或隐喻的英文句子，设计了一个包含_翻译者、顾问和评估者_的多代理框架，以合成长链推理的机器翻译样本。
图：DRT-o1设计了一个包含翻译者、顾问和评估者的多代理框架
实验结果显示：
-
DRT-o1-7B 的 BLEU 得分提高了 8.26 分，COMET 得分提高了 3.36 分，优于其前身 Qwen2.5-7B-Instruct。
-
DRT-o1-14B 同样表现出色，BLEU 得分提升了 7.33 分，COMET 得分提升了 1.66 分。
这些结果表明，DRT-o1 在文学翻译中的表现超越了现有模型，尤其是其 7B 版本甚至超越了更大的 QwQ-32B 模型。
3
阿里云通义千问开源多模态推理模型 QVQ-72B-Preview，在数学、物理等领域表现出色
12 月 25 日，阿里云通义千问Qwen团队推出了全新的视觉推理大模型——QVQ-72B-Preview。
作为业界首个开源多模态推理模型，QVQ-72B-Preview 的优势在视觉理解和推理能力，在解决数学、物理、科学等领域的复杂推理问题上表现尤为突出。目前，开发者可在魔搭社区和HuggingFace平台上直接体验。
通义千问团队在 4 个数据集上评估 QVQ-72B-Preview，测试结果显示：
-
QVQ-72B-Preview 在 MMMU 基准测试中取得了 70.3 的分数，显著超越了此前的视觉理解模型「开源王者」 Qwen2-VL-72B-Instruct。
-
此外，在剩下的三个专注于数学和科学问题的基准测试中，QVQ-72B-Preview 表现出色，有效缩小了与领先的最先进的 OpenAI o1 模型之间的差距，与 Claude3.5 Sonnet等推理模型相当。
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来?！?#20445;证100%免费】🆓
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】
读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈
对于0基础小白入门：
如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
👉1.大模型入门学习思维导图👈
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。
对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）
👉2.AGI大模型配套视频👈
很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。
👉3.大模型实际应用报告合集👈
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）
👉4.大模型落地应用案例PPT👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）
👉5.大模型经典学习电子书👈
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）
👉6.大模型面试题&答案👈
截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）
👉学会后的收获：👈
? 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
? 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
? 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
? 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】
读者福利： 👉👉CSDN大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈
京ICP备16045314号-1 
京ICP备16045314号-1
还没有评论，来说两句吧...