DeepSeek · 2024-12 · MoE sparsa

DeepSeek-V3 Base

DeepSeek-V3 Base è un Transformer a attention multi-head latente (MLA) pubblicato da DeepSeek nel 2024-12, con 61 strati, dimensione nascosta 7168 e una finestra di contesto di 163,840 token.

Pila di strati

Attention ×61 · Strati 61

Dati chiave

LaboratorioDeepSeek
Pubblicazione2024-12
Parametri671 mld
Attivi37 mld
Contesto163,840 tokens
AttentionMLA · kv_lora_rank 512
Strati61
Dim. nascosta7,168
Teste di attention128
Vocabolario129,280
Codifica posizionaleRoPE
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionefp8
Classe architetturaleDeepseekV3ForCausalLM

Panoramica dell'architettura

t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 129,280 → Dim. nascosta 7,168 Q · 128 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention Cache KV/token ≈ 512+64 contro 2·7,168 denso → ≈ 1/24.9 Router E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… Esperto condiviso ×1 top-8 su 256 esperti · ≈ 37mld parametri attivi per token × 61 blocco transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Normalizzazione finale · RMSNorm LM head → Vocabolario 129,280 p p p → token successivo MTP ×1 → +1 token futuri Codifica posizionale RoPE Precisione FP8 Contesto 160K tok
Disegnato dal config.json distribuito · 61 strati / larghezza 7,168 / contesto 163,840. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention multi-head latente (MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=10,000.

FFN / MoE

È un mixture-of-experts sparso con 256 esperti instradati e routing top-8; circa 37 milioni di parametri sono attivi per token.

La configurazione include 1 strati extra di predizione multi-token (MTP) usati per accelerare il decodice.

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-V3
ModelloDeepSeek-V3 BaseDeepSeek-V3Rapporto
model_typedeepseek_v3deepseek_v3
architecturesDeepseekV3ForCausalLMDeepseekV3ForCausalLM
hidden_size71687168≈1
num_hidden_layers6161≈1
num_attention_heads128128≈1
num_key_value_heads128128≈1
intermediate_size1843218432≈1
hidden_actsilusilu
n_routed_experts256256≈1
num_experts_per_tok88≈1
n_shared_experts11≈1
moe_intermediate_size20482048≈1
kv_lora_rank512512≈1
qk_rope_head_dim6464≈1
q_lora_rank15361536≈1
rope_theta1000010000≈1
max_position_embeddings163840163840≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size129280129280≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
num_nextn_predict_layers11≈1
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
bos_token_id00
eos_token_id11≈1
ep_size11≈1

Architetture più simili

I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).

Campi grezzi del config.json

40 campi
architecturesDeepseekV3ForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
bos_token_id0
eos_token_id1
ep_size1
first_k_dense_replace3
hidden_actsilu
hidden_size7168
initializer_range0.02
intermediate_size18432
kv_lora_rank512
max_position_embeddings163840
model_typedeepseek_v3
moe_intermediate_size2048
moe_layer_freq1
n_group8
n_routed_experts256
n_shared_experts1
norm_topk_probtrue
num_attention_heads128
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers61
num_key_value_heads128
num_nextn_predict_layers1
q_lora_rank1536
qk_nope_head_dim128
qk_rope_head_dim64
rms_norm_eps0.000001
rope_theta10000
routed_scaling_factor2.5
scoring_funcsigmoid
tie_word_embeddingsfalse
topk_group4
topk_methodnoaux_tc
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.33.1
use_cachetrue
v_head_dim128
vocab_size129280