GitHub-deepseek ai/deepseek法学硕士：deepseek LLM：让答案存在

DeepSeek LLM是一款先进的语言模型，拥有670亿参数，在英语和中文的2万亿标记数据集上进行了训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解方面表现出色，超越了Llama2 70B Base等已建立的模型，甚至在某些方面超越了GPT-3.5。值得注意的是，DeepSeek LLM在具有挑战性的匈牙利国家高中考试中取得了高分，展示了其实力。对于有兴趣使用这项技术的人来说，模型可以轻松下载，并可通过AWS S3访问中间检查点，提供了便利。尽管该模型具有优势，但也承认存在一些限制，包括潜在的偏见和重复的倾向。然而，根据MIT许可证，商业用途是允许的，使其成为开发人员和研究人员的可访问工具。这个代码库对于希望在项目中利用先进的人工智能能力的人来说可能是一个宝贵的资源，特别是在编码、数学和中文语言处理领域。- DeepSeek LLM是一个包含670亿参数的先进语言模型，使用了英文和中文的2万亿个标记进行训练。 - DeepSeek LLM在推理、编码、数学和中文理解等方面优于Llama2 70B Base。 - DeepSeek LLM在编码和数学方面表现出色，同时在中国语言方面也超过了GPT-3.5。 - DeepSeek LLM 7B/67B模型已经向公众发布，可以在HuggingFace上下载。 - DeepSeek LLM在多项基准测试中表现出色，包括HellaSwag、TriviaQA、MMLU、GSM8K等。 - DeepSeek LLM在匈牙利国家高中考试和谷歌指令遵循评估中也取得了优异的成绩。 - DeepSeek LLM的训练数据包括互联网文本、数学、代码、书籍和自采集数据。 - DeepSeek LLM使用了与LLaMA相同的架构进行预训练，训练数据包括2万亿个标记。 - DeepSeek LLM的推理过程可以使用HuggingFace的Transformers库或vLLM进行。 - DeepSeek LLM存在一些限制，包括对训练数据的过度依赖、产生虚假信息和重复输出等问题。