Objętość 38 stron
2025 rok
DeepSeek v3 – как Китай нагнул США
O książce
DeepSeek также выпустила DeepSeek-V3, модель Mixture-of-Experts (MoE) с 671B параметрами, из которых 37B активированы для каждого токена. Модель использует Multi-head Latent Attention (MLA) и архитектуру DeepSeekMoE для эффективного вывода и экономичной обучения. DeepSeek-V3 была предварительно обучена на 14,8 триллионах разнообразных и высококачественных токенов, за которыми следовали этапы контролируемой доработки и обучения с подкреплением, чтобы полностью использовать ее возможности. Оценки показывают, что DeepSeek-V3 превосходит другие модели с открытым исходным кодом и достигает производительности, сопоставимой с ведущими закрытыми моделями, при этом для полного обучения требуется всего 2,788M часов H800 GPU.
Купил и не понял, что купил. Ну серьезно. Книга состоит из оглалений .Вся книга - сплошное оглавление где один и тот же текст переписан десятки раз по разному. По сути автор попросил DeepSeek написать ему структуру интересной книги. Структура действительно интересная. Даже для ознакомительного текста выбрано немного материала, чтобы заинтересовать читателя. Но потом, когда ты открываешь остальные главы - то ты видишь не раскрытие глав, а краткое резюме того, о чем там могло быть написано, даже не о чем там должно быть написано, а просто название главы или параграфа прописано еще раз с добавлением расширяющего текста не раскрывающего смысла главы. Также в этих главах расположен текст, который ты уже читал в ознакомительном материале, только он обыгран путем перестановки текста. Зачем так много оглавления? Зачем делать книгу если в ней нет информации для прочтения? Вы этой книгой показали как делать с ИИ структуру книги? Где же сама книга? Или просто немного денег "срубить" на хайпе?
Opinie, 1 opinia1