DeepSeek · 2024-05 · MoE épars
DeepSeek-V2 Lite
DeepSeek-V2 Lite est un Transformer à attention latente multi-tête (MLA) publié par DeepSeek en 2024-05, avec 27 couches, une dimension cachée de 2048 et une fenêtre de contexte de 163,840 tokens.
Pile de couches
Attention ×27 · Couches 27
Faits clés
| Laboratoire | DeepSeek |
|---|---|
| Publication | 2024-05 |
| Paramètres | 15.6 Md |
| Actifs | 2.5 Md |
| Contexte | 163,840 tokens |
| Attention | MLA · kv_lora_rank 512 |
| Couches | 27 |
| Dimension cachée | 2,048 |
| Têtes d'attention | 16 |
| Vocabulaire | 102,400 |
| Encodage positionnel | RoPE |
| Normalisation | RMSNorm |
| Activation | silu |
| Précision | bf16 |
| Classe d'architecture | DeepseekV2ForCausalLM |
Vue d'ensemble de l'architecture
Attention
attention latente multi-tête (MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=10,000.
FFN / MoE
C’est un mélange d’experts épars : 64 experts routés avec routage top-6 ; environ 2.5Md de paramètres sont actifs par token.
Comparaison champ à champ
Comparé au modèle précédent du même labo ; à défaut, au modèle structurellement le plus proche. La colonne ratio = ce modèle ÷ le modèle comparé.
Comparaison complète avec le prédécesseur DeepSeek-V2
| Modèle | DeepSeek-V2 Lite | DeepSeek-V2 | Ratio |
|---|---|---|---|
| model_type | deepseek_v2 | deepseek_v2 | ＝ |
| architectures | DeepseekV2ForCausalLM | DeepseekV2ForCausalLM | ＝ |
| hidden_size | 2048 | 5120 | ×0.400 |
| num_hidden_layers | 27 | 60 | ×0.450 |
| num_attention_heads | 16 | 128 | ×0.125 |
| num_key_value_heads | 16 | 128 | ×0.125 |
| intermediate_size | 10944 | 12288 | ×0.891 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| n_routed_experts | 64 | 160 | ×0.400 |
| num_experts_per_tok | 6 | 6 | ≈1 |
| n_shared_experts | 2 | 2 | ≈1 |
| moe_intermediate_size | 1408 | 1536 | ×0.917 |
| kv_lora_rank | 512 | 512 | ≈1 |
| qk_rope_head_dim | 64 | 64 | ≈1 |
| q_lora_rank | — | 1536 | |
| rope_theta | 10000 | 10000 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 163840 | 163840 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 102400 | 102400 | ≈1 |
| torch_dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| attention_bias | false | false | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| aux_loss_alpha | 0.001 | 0.001 | ≈1 |
| bos_token_id | 100000 | 100000 | ≈1 |
| eos_token_id | 100001 | 100001 | ≈1 |
| first_k_dense_replace | 1 | 1 | ≈1 |
Architectures les plus proches
- GLM-4.7-Flash (GLM, 2026-01) 0.998
- Moonlight 16B (Kimi, 2025-02) 0.997
- Kimi Linear 48B A3B (Kimi, 2025-10) 0.996
- DeepSeek-V2 (DeepSeek, 2024-05) 0.985
- DeepSeek-V3 (DeepSeek, 2024-12) 0.915
- DeepSeek-V3 Base (DeepSeek, 2024-12) 0.915
La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).
Champs bruts du config.json
40 champs
| architectures | DeepseekV2ForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| aux_loss_alpha | 0.001 |
| bos_token_id | 100000 |
| eos_token_id | 100001 |
| first_k_dense_replace | 1 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 2048 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 10944 |
| kv_lora_rank | 512 |
| max_position_embeddings | 163840 |
| model_type | deepseek_v2 |
| moe_intermediate_size | 1408 |
| moe_layer_freq | 1 |
| n_group | 1 |
| n_routed_experts | 64 |
| n_shared_experts | 2 |
| norm_topk_prob | false |
| num_attention_heads | 16 |
| num_experts_per_tok | 6 |
| num_hidden_layers | 27 |
| num_key_value_heads | 16 |
| pretraining_tp | 1 |
| qk_nope_head_dim | 128 |
| qk_rope_head_dim | 64 |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| rope_theta | 10000 |
| routed_scaling_factor | 1 |
| scoring_func | softmax |
| seq_aux | true |
| tie_word_embeddings | false |
| topk_group | 1 |
| topk_method | greedy |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.33.1 |
| use_cache | true |
| v_head_dim | 128 |
| vocab_size | 102400 |