下文中暂时指的是截至2025年2月7日。
文章末尾有一些术语的解释，方便刚接触AI的朋友理解。
我们提出了官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3，这是一个强大的专家混合（MoE）语言模型，具有671B个总参数，每个令牌激活37B。为了实现高效的推理和低成本的训练，最新的官网telegram下载地方-V3采用了多头潜在注意（MLA）和官网最新版的telegram下载的地方是什么MoE架构，这两种架构在最新的官网telegram下载地方-V2中得到了充分的验证。此外，官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3开创了负载平衡的辅助无丢失策略，并为更强的性能设置了多令牌预测训练目标。我们在14.8万亿个不同的高质量令牌上预训练最新的官网telegram下载地方-V3，然后进行监督微调和强化学习阶段，以充分利用其能力。综合评估表明，官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3优于其他开源模型，并实现了与领先的闭源模型相当的性能。尽管性能优异，但最新的官网telegram下载地方-V3的完整训练只需要278.8 m H800 GPU小时。此外，它的训练过程非常稳定。在整个训练过程中，我们没有经历任何不可恢复的损失峰值或执行任何回滚。
架构：创新的负载平衡策略和训练目标
在官网最新版的telegram下载的地方是什么-V2的高效架构之上，我们开创了一种辅助的无丢失负载平衡策略，最大限度地减少了由于鼓励负载平衡而引起的性能下降。
我们研究了一个多令牌预测（MTP）目标，并证明了它有利于模型的性能。它也可以用于推理加速的推测解码。
训练前：迈向终极训练效率
我们设计了一个FP8混合精度训练框架，并首次在一个极大规模模型上验证了FP8混合精度训练的可行性和有效性。
通过算法、框架和硬件的协同设计，我们克服了跨节点MoE训练中的通信瓶颈，几乎实现了完全的计算-通信重叠。
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这大大提高了我们的训练效率，降低了训练成本，使我们能够在没有额外开销的情况下进一步扩大模型大小。
在仅2664万H800 GPU小时的经济成本下，我们在14.8T令牌上完成了最新的官网telegram下载地方-V3的预训练，产生了目前最强的开源基础模型。预训练后的后续训练阶段只需要0.1M GPU小时。
培训后：知识蒸馏从官网最新版的telegram下载的地方是什么-R1
我们引入了一种创新的方法，将长思维链（CoT）模型（特别是最新的官网telegram下载地方 R1系列模型之一）的推理能力提取到标准llm中，特别是官网最新版的telegram下载的地方是什么- v3。我们的管道将R1的验证和反射模式优雅地整合到最新的官网telegram下载地方-V3中，并显着提高了其推理性能。同时，我们还对官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3的输出样式和长度进行了控制。
最新的官网telegram下载地方-V3可以通过以下硬件和开源社区软件进行本地部署：
官网最新版的telegram下载的地方是什么-Infer Demo：我们为FP8和BF16推理提供了一个简单而轻量级的演示。SGLang：在BF16和FP8推理模式下完全支持最新的官网telegram下载地方-V3模型，即将推出多令牌预测中文版telegram下载的网站是什么。LMDeploy：为本地和云部署提供高效的FP8和BF16推理。TensorRT-LLM：目前支持BF16推理和INT4/8量化，很快将支持FP8。vLLM：支持官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3模型，FP8和BF16模式，用于张量并行和管道并行。AMD GPU：允许在AMD GPU上通过SGLang在BF16和FP8模式下运行最新的官网telegram下载地方-V3模型。华为Ascend NPU：支持在华为Ascend设备上运行官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3。
由于FP8训练在我们的框架中是原生采用的，所以我们只提供FP8权重。如果您需要BF16权重进行实验，您可以使用提供的转换脚本来执行转换。
Hugging Face的Transformers暂时还没有直接支持。
环境要求
Linux + Python 3.10 (Only！！暂时)
依赖：
模型权重和演示代码准备
第一步，拉git仓库
导航到inference文件夹，并安装requirements.txt中列出的依赖项。最简单的方法是使用conda或uv之类的包管理器来创建一个新的虚拟环境并安装依赖项。
从hugging Face下载模型权重，放到/path/to/最新的官网telegram下载地方-V3文件夹中
模型权重转换
运行
跟他说话
或者扔给他一个文件
SGLang目前支持 MLA optimizations、DP Attention、FP8 （W8A8）、FP8 KV缓存和Torch编译，在开源框架中提供最先进的延迟和吞吐量性能。
值得注意的是， SGLang v0.4.1 完全支持在NVIDIA和AMD gpu上运行官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3，使其成为一个高度通用和强大的解决方案。
SGLang还支 multi-node tensor parallelism，使您能够在多台网络连接的机器上运行此模型。
MTP（多令牌预测）正在开发中，可以在优化计划中跟踪其进展。
以下是SGLang团队的说明：
LMDeploy是一个为大型语言模型量身定制的灵活、高性能推理和服务框架，现在支持最新的官网telegram下载地方-V3。它提供离线管道处理和在线部署功能，与基于pytorch的工作流无缝集成。
有关使用LMDeploy运行官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3的全面分步说明，请参阅此处：InternLM/lmdeploy#2960
TensorRT-LLM现在支持最新的官网telegram下载地方-V3模型，提供精度选项，如BF16和INT4/INT8权重。对FP8的支持目前正在进行中，很快就会发布。您可以通过以下链接访问trtlllm专门为官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3支持定制的分支，直接体验新功能：https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/最新的官网telegram下载地方/examples/官网最新版的telegram下载的地方是什么_v3.
vLLM v0.6.6在NVIDIA和AMD gpu上支持FP8和BF16模式的最新的官网telegram下载地方-V3推理。除了标准技术之外，vLLM还提供了管道并行性，允许您在通过网络连接的多台机器上运行该模型。有关详细指导，请参阅vLLM说明。请随意遵循改进计划。
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在与AMD团队的合作下，我们已经实现了对使用SGLang的AMD gpu的第一天支持，并完全兼容FP8和BF16精度。有关详细指导，请参阅。
华为Ascend社区MindIE框架已经成功适配BF16版本的官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3。关于Ascend npu的逐步指导，请按照这里的说明。
此代码存储库在MIT许可下获得许可。最新的官网telegram下载地方-V3 Base/Chat模型的使用受模型许可的约束。官网最新版的telegram下载的地方是什么-V3系列（包括Base和Chat）支持商业用途。
概念
Mixture-of-Experts的缩写，直译为“多个专家的混合”，顾名思义就中文版的最新telegram的下载网站是多个种类的AI模型的混合框架。
工作原理
在MoE模型中，输入数据首先被送入门控网络。门控网络根据输入数据的特征选择最合适的专家模型进行处理。每个专家模型都对输入数据进行独立处理，并输出相应的结果。最终，这些结果通过某种方式（如加权求和）进行组合，得到最终的输出。
概念
Multi-head Latent Attention的缩写，是一种优化后的注意力机制，旨在提高自然语言处理任务的效率和性能。
MLA是在传统多头注意力（MHA）机制基础上发展而来的一种改进型注意力机制。它通过对键（Key）和值（Value）进行低秩联合压缩，减少推理时需要缓存的键值（KV）对数量，同时保持与标准MHA相当的性能。MLA的核心思想是使用低秩分解（如LoRA）来近似Key和Value的投影，并使用旋转位置编码（RoPE）来编码位置信息，从而实现参数效率和计算效率的提升。
工作原理
低秩分解：MLA使用低秩矩阵来近似Key和Value的投影矩阵。具体来说，它将一个大的投影矩阵分解为两个小矩阵的乘积，从而显著减少了需要训练的参数数量。旋转位置编码：MLA使用RoPE来为Query和Key添加位置信息。RoPE通过旋转Query和Key向量来实现，旋转的角度取决于它们在序列中的位置。这种方法不需要额外的参数，并且可以很好地泛化到不同的序列长度。多头并行计算：MLA会同时使用多个头进行上述的查询-键-值计算，每个头都可以看作是一个独立的注意力单元，能够学习到不同的特征或模式。潜在空间建模：在计算注意力得分的过程中，MLA不仅考虑了输入文本的显式信息，还会对潜在空间进行建模，以捕捉文本中的潜在语义关系。
transformers/i18n/README_zh-hans.md at main · huggingface/transformers · GitHub
概念
Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。
Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过
model hub 与社区共享。同时，每个定义的 Python 模块均完全独立，方便修改和快速研究实验。
Transformers 支持三个最热门的深度学习库：
Jax,
PyTorch 以及
TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。
他是由Hugging Face 团队在维护。
概念
Data Parallelism的缩写，DP通常指的是数据并行，这是一种分布式训练技术，用于将大规模数据集分发到多个计算设备上进行并行处理，以提高训练速度和效率。
概念
Attention机制是深度学习中的一个重要概念，特别是在自然语言处理（NLP）领域。它允许模型在处理输入数据时，能够动态地关注到更重要的信息，从而提高模型的性能和准确性。
Attention机制通常通过计算输入数据各部分之间的相关性得分，然后根据这些得分对输入数据进行加权处理，以便模型能够更专注于相关的信息。
概念1
Meaning Typed Prompting，含义类型化提示。这是一种新的提示词技术，旨在让AI生成更规范、更可靠的结构化输出，并支持多模态输出。MTP就像是一个“模板语言”，通过定义所需内容、说明含义以及要求输出格式，来指导AI生成符合特定格式和规则的结果。使用MTP技术可以带来诸多好处，如输出格式统一、数据更容易处理、错误更少，以及AI更容易理解人类的要求等。
概念2
Multi-Task Pretraining,多任务预训练。在深度学习与人工智能领域，MTP也指代一种专为遥感图像处理设计的创新性预训练框架。该框架通过多任务训练策略，旨在提升遥感领域的基础模型性能。它利用共享编码器和任务特定解码器结构，在大规模数据集上进行多任务监督预训练。这种框架支持卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer结构，并针对大规模参数的模型进行了优化。预训练模型经过微调后，可在多种遥感下游任务中表现出色，如场景分类、旋转和水平对象检测、语义分割以及变化检测等。MTP的关键在于多任务预训练策略，通过结合不同的遥感任务，MTP能够从更广泛的上下文中学习通用特征，从而提高模型对遥感图像的理解能力。
概念
TensorRT-LLM是NVIDIA推出的一个高性能深度学习推理优化库，专门用于定义、优化和执行大型语言模型（LLM）在生产环境的推理。
概念
FP8和BF16是两种不同的浮点数数据格式。
FP8：适用于需要减少存储和提高计算吞吐的深度学习应用，具有较低的精度但足够的动态范围。
BF16：适用于深度学习和机器学习中的高效计算，具有与FP32相当的指数范围和较低的尾数精度，能够显著减少存储和处理成本。
区别
FP8
FP8是一种8位浮点数表示法，由Nvidia、Arm、Intel联合推出，用于加速深度学习训练和推理。它有两种表示方式：E4M3和E5M2，其中E代表指数位（Exponent），M代表尾数位（Mantissa）。
E4M3：在这种表示方式中，有4位用于指数部分，3位用于尾数部分。这种方式在表示范围内更精准。
E5M2：在这种表示方式中，有5位用于指数部分，2位用于尾数部分。这种方式具有更宽的动态范围，因此常被用在训练的反向传播阶段。
BF16
BF16，也叫BFloat16或Brain Float16，是一种16位浮点数格式，主要用于深度学习和机器学习中的高效计算。
结构：BF16包含1位符号位、8位指数位和7位尾数位。
特点：
指数范围广泛：由于使用了8位指数，BF16能够表示的数值范围与32位浮点数（FP32）相同，大约是±3.4×10^-38。
尾数精度较低：与FP32的23位尾数相比，BF16的7位尾数位导致其在表示精确小数时精度较低。但对于深度学习应用来说，这种精度降低通常是可以接受的，因为神经网络对精度的要求并不像某些科学计算那样严格。