DeepSeek · 2024-05 · MoE sparsa
DeepSeek-V2 Lite
DeepSeek-V2 Lite è un Transformer a attention multi-head latente (MLA) pubblicato da DeepSeek nel 2024-05, con 27 strati, dimensione nascosta 2048 e una finestra di contesto di 163,840 token.
Pila di strati
Attention ×27 · Strati 27
Dati chiave
| Laboratorio | DeepSeek |
|---|---|
| Pubblicazione | 2024-05 |
| Parametri | 15.6 mld |
| Attivi | 2.5 mld |
| Contesto | 163,840 tokens |
| Attention | MLA · kv_lora_rank 512 |
| Strati | 27 |
| Dim. nascosta | 2,048 |
| Teste di attention | 16 |
| Vocabolario | 102,400 |
| Codifica posizionale | RoPE |
| Normalizzazione | RMSNorm |
| Attivazione | silu |
| Precisione | bf16 |
| Classe architetturale | DeepseekV2ForCausalLM |
Panoramica dell'architettura
Attention
attention multi-head latente (MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=10,000.
FFN / MoE
È un mixture-of-experts sparso con 64 esperti instradati e routing top-6; circa 2.5 milioni di parametri sono attivi per token.
Confronto campo per campo
Confronto con il modello precedente dello stesso laboratorio; in assenza, col modello strutturalmente più vicino. La colonna rapporto = questo modello ÷ modello di confronto.
Confronto completo con il predecessore DeepSeek-V2
| Modello | DeepSeek-V2 Lite | DeepSeek-V2 | Rapporto |
|---|---|---|---|
| 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 |
Architetture più simili
- GLM-4.7-Flash (GLM, 2026-01) 0.998
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- DeepSeek-V3 (DeepSeek, 2024-12) 0.915
- DeepSeek-V3 Base (DeepSeek, 2024-12) 0.915
I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).
Campi grezzi del config.json
40 campi
| 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 |