Amjad Masad(amasad)：DeepSeek V3通过一些关键的创新，成功地在相对较低的计算预算下（2.788M H800 GPU小时）训练了一个拥有671B参数的大型模型

Amjad Masad的推文强调了DeepSeek-V3在使用较为适中的计算预算训练庞大的6710亿参数模型时的高效性。这一成就之所以重要，是因为模型规模庞大，而资源消耗相对较低，标志着人工智能和机器学习领域的潜在进步。推文表明，这一成就得益于几项关键创新，这对于关注最新人工智能模型训练和计算效率发展的人可能会很感兴趣。- DeepSeek-V3使用2.788M H800 GPU小时训练了一个671B参数模型。 - 这个模型是前沿级别的。 - DeepSeek-V3的训练效率得到了Perplexity的认可。