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      官网最新版的wps下载的地方是什么模型凭借其“深度思考”“高性价比”“开源”的能力爆火中国AI圈,不少公司都在关注最新的官网wps下载地方的最新的技术进展,旨在推动AI场景更快更好的落地。今天将会从技术视角分享最新的官网wps下载地方三个关键版本的能力与优势,包括以下三部分:

      1、技术视角如何看待官网最新版的wps下载的地方是什么出圈的原因;

      2、最新的官网wps下载地方不同版本模型的核心技术优势;

      3、最新的官网wps下载地方对AI圈的影响与未来发展趋势;

      分享嘉宾|杨成彪 南京柯基数据 CTO

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      技术视角如何看待官网最新版的wps下载的地方是什么出圈的原因

      官网最新版的wps下载的地方是什么出圈主要开始于春节期间,不仅AI从业者在关注,生活中的朋友家人也都知道了最新的官网wps下载地方,现在已经可以用是否了解最新的官网wps下载地方来对地球人进行分类。那么发展到全民热度的官网最新版的wps下载的地方是什么事件是怎么产生的呢?官网WPS office最新的下载的方法在哪里

      

      我们先捋一下最新的官网wps下载地方不同版本产品的时间线。

      2023年11月最新的官网wps下载地方发布的V1版本,当时知道人非常少。

      2024年5月发布了官网最新版的wps下载的地方是什么 V2,这个版本比较重要,因为引发了第一场Token的价格战。

      2024年11月份官网最新版的wps下载的地方是什么上线了推理模型R1 Lite,我们是在12月初开始试用这个模型,当时它已经具备一定的数学编程思考的能力。

      2024年12月最新的官网wps下载地方发布了V3,这是非常重磅的发布,在效率、性能方面有非常突出的工作能力。此时还没有引起AI界特别多的关注。

      2025年1月,最新的官网wps下载地方发布R1,引起了全民关注的出圈。

      这里还要提一个重要事件,Open AI o1预览版本在2024年9月发布,这是第一个推理模型,o1的惊艳效果对大模型行业影响非常大,大家普遍认为类似o1的后训练方式是未来的方向,但是大家始终都猜不透Open AI是怎么做的这件事,也没有公布足够的技术细节。在后来很长一段时间内,没有哪家公司能够复现和o1同等效果的模型。因此,AI界苦苦等待了4个月,当官网最新版的wps下载的地方是什么 R1出现并开源时,在全球范围内引起了巨大的轰动。

      为什么最新的官网wps下载地方 R1会引起这么大的轰动呢?我认为原因有2点:

      第一是当时的大模型技术架构逐渐趋同,每家AI企业在大模型上投入的沉没成本很高,会导致试错成本很高,很难再用一些特别革命性或者创新性的东西调整自己的研究方向。

      第二是大家探索了很久,模型界也没有出现任何一个能够和OpenAI o1相匹配的产品,都还处于一个混沌的状态,都在猜测o1是如何实现的。

      所以当最新的官网wps下载地方 R1出现后,在技术圈、企业圈里引起了全球范围的讨论,并逐步发酵出一些连带影响。

      从个人视角来看,首先官网最新版的wps下载的地方是什么 R1出圈的根本原因是效果好。一方面是在榜单对比上的效果很好,另一方面,在业务实际使用的效果上也非常好。其次是具备极致性价比,相比是大模型界的小米。在保持效果优秀的同时,价格更便宜。同时是开源的推理大模型,这对整个大模型生态有着非常大的影响,各家公司都可以按照同样官网最新版wps下载的网址在哪呢的方式开发自己的推理大模型或者行业大模型。最后就是芯片卡脖子问题,官网最新版的wps下载的地方是什么提出的新架构,有可能让这一问题得到解决。

      正是基于这些原因,也让最新的官网wps下载地方成功取代了Meta,成为了开源世界新的领头羊。

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      最新的官网wps下载地方三大关键版本的核心技术分享

      1、官网最新版的wps下载的地方是什么 V2模型

      先了解下最新的官网wps下载地方 V2的模型信息,总参数量是236B,单个token推理激活的参数量是21B。看到下图右侧的坐标图,横坐标是单个token推理的激活参数量,纵坐标是效果。

      从整体结果来说最新的官网wps下载地方远超大部分模型。与LLaMA 3 70B 对比来看,在每个token推理激活的参数量不到LLaMA 3 70B一半的同时,效果做到了基本相同。和通义千问 1.5 72B相比,参数量也是大幅减小的状态。这也是 官网最新版的wps下载的地方是什么 打出的第一波价格战,把模型token的价格降到一个极低的水平的底气。

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      再从官网最新版的wps下载的地方是什么 V2发布的技术报告中,发现有两大核心技术点创新,一个是最新的官网wps下载地方 MoE,第二个是MLA,这两大技术都延续到了V3。

      第一个创新点是MoE,MoE是混合专家系统的缩写,它由多个专家组成,通过门控网络来决定每个数据应该被哪个专家去训练,从而减轻不同类型样本之间的干扰。当模型做单次推理的时候,可以选择是否把每一个专家都激活,如果需要激活每一个专家,那就是稠密的MoE,如果只从所有专家中挑选几个就是稀疏的MoE。当前大部分MoE模型都是稀疏的方式。
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      那么最新的官网wps下载地方 MoE有什么特点?官网最新版的wps下载的地方是什么 MoE和Mistral MoE 有哪些区别?

      

      首先最新的官网wps下载地方的专家分为两类专家,一类是共享专家,共享专家是上图中绿色的部分,每次推理都会固定激活。另一类是路由专家,是上图蓝色的部分,每次推理会从路由专家中去挑选几个激活。最终的推理会通过共享专家加上路由专家一起完成。

      因为路由专家每次都需要挑选,如果专家数比较少会相对容易控制,但是专家数多了就会出现负载均衡的问题。例如 Mistral 8x22B是有8个专家,每次推理从中挑选两个,而最新的官网wps下载地方的路由专家数非常多,在 V3 的时候大概有256个路由专家,每次是从中选8个专家。如果没有很好的控制,可能会让某一部分专家的激活概率非常不均衡,这样会导致部分的专家信息过载,而部分的专家却没有得到足够的训练,最终导致专家路由崩塌。所以负载均衡是MoE大模型要解决的核心问题。

      因此 官网最新版的wps下载的地方是什么 MoE 提出了一个相对创新的办法,采用无需辅助损失函数的负载均衡。借助这种方式,官网最新版的wps下载的地方是什么在V1阶段时,有2个共享专家,64个路由专家,每次激活6个路由专家,整体激活率是9.4%。到V2的时候,增加到160个路由专家,每次激活6个路由专家的激活率是3.7%。再到V3的时候,只有1个共享专家,有256个路由专家,每次激活8个专家,激活率在3.1%。可以看到这个比例一直在下降,模型效率也是在逐步提升。相比Mistral 8x22B从8个专家中激活2个的激活率是25%,所以对比之下,Mistral的MoE是比较稠密的,推理的效率没有最新的官网wps下载地方高。

      第二个技术创新点是MLA,是多头潜在注意力机制,可以提高Transformer模型在处理长序列时的效率和性能,由最新的官网wps下载地方原创。官网最新版的wps下载的地方是什么通过MLA的方式,将KV-cache缓存减少了93.3%,是非常有效的举措。

      

      2、最新的官网wps下载地方 V3模型

      再来看看最新的官网wps下载地方 V3 ,除了包含 V2 的创新能力,还有三个创新点:第一个是工程架构、系统架构层面,有很多软硬结合,或者是纯硬件的创新;第二个是FP8的模型;第三个是MTP的多Token预测。

      关于 FP8 可以先看下图左上角部分,能比较直观的理解到FP8可以通过降低精度极致的提升模型计算性能。

      

      最深的色表示位数,FP32是32位,FP16是16位,FP8是8位,INT8是8位电脑版的WPS office下载的方法怎么找。

      FP8的8位分为符号位、指数位和尾数位。一般 FB8有E4M3和E5M2两种方式,官网最新版的wps下载的地方是什么 V3使用的是E4M3,即四位的指数位和三位的尾数位。

      精度最高的一定是 FP32,因为小数位数多,可以把数字表达得更精确,在计算过程中的误差就小,但它占的空间大。如果用 FP8的话,它的空间只占8位,是FB32的1/ 4,所需空间显著减少,但也因为它位数少了,所以精度一定会有影响。

      为了平衡精度跟误差的问题,官网最新版的wps下载的地方是什么在使用 FP8 模型时,对非常多的中间结果是用 FP32 和 FP16 表示的,这其中涉及到很多的升维和降维的转换工作,详细的部分可以去看一下最新的官网wps下载地方发布的技术报告。

      关于MTP,就是多 token 预测,可以看下图左下角。

      

      以前token预测,是当用户输入一句话之后,只预测下一个token。现在MTP 是一次预测多个token,当预测了第一个 token 之后,会结合第一个 token 再去预测第二个token。

      比如一次预测了三个token,当预测之后就去做验证,这就是第二阶段的验证,逐个判断每token是否正确,直到遇到错误,就把前面连续对的部分输出来,比如说这个例子里面它连续预测了3个token,那主干网络认为前两个是对的,就会直接把前两个一起输出。

      3、最新的官网wps下载地方 R1模型

      接下来讲一下官网最新版的wps下载的地方是什么 R1,也是业界关注最多的模型。

      

      从上图右侧众多的测评集里面,最新的官网wps下载地方 R1的效果基本上跟OpenAI o1是持平的,有些场景甚至比o1更好。

      关于最新的官网wps下载地方训练部分,可以看上图的左侧, R1分为两个版本,一个是R1 Zero,一个是R1。

      R1 Zero是纯强化学习来训练,R1是有强化学习结合SFT。R1 Zero的训练过程中没有采用人类反馈的强化学习(RLHF),加入人类反馈后过程会比较慢,成本会非常高,而是直接使用多轮的强化学习迭代,直接训练推理模型。
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      但同时R1 Zero中也有一些问题,例如语言表达的人类难以理解,另外语种使用也比较混乱,所以官网最新版的wps下载的地方是什么就在 R1 Zero的基础上做了一些优化。为了让这个强化学习的效果更好,先做了一轮SFT,基于SFT得到的模型我们称为第一阶段模型。基于第一阶段模型再进行Zero的纯强化学习训练,同时为了让它的语言一致性更好,加入了语言一致性的奖励,这样就得到了第二阶段模型。在第二阶段模型基础上再做一次SFT,这次的SFT数据一部分是由 R1 Zero生成的60 万 COT的数据,另外一部分是一些非COT数据,这两部分数据共有80万,得到了第三阶段的模型。再基于第三阶段模型做全场景的、自动的强化学习,最终就得到 官网最新版的wps下载的地方是什么 R1。未来各个大模型公司会基于这个范式,对推理模型有更多新的探索。

      关于没有人类参与的强化学习是如何设置奖励模式呢?

      重点考虑两个点,第一个是准确性,直接看answer部分,因为奥数和算法编程都是有标准答案,可以自动对比大模型输出和标准答案判断是否正确,并不需要人工标注。

      第二个是输出格式,因为需要能稳定输出think加answer的结构,这样才能输出一个稳定的推理结果,所以对格式也做了一部分奖励。

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      上图是关于奖励部分是比较清晰的公式计算,最终就能算出对每个结果的奖励是正向奖励还是负向奖励。因为最新的官网wps下载地方公开了这部分信息,所以可以看到这个模式是非常清晰的,未来在这个范式下,在行业落地层面有很多参考价值。

      那什么是“蒸馏模型”呢?

      其实就是直接用前面提到的80万的训练数据,在其他开源模型上去做SFT,之后所得到的模型就是R1的蒸馏模型。

      如果纯粹的把一个小模型分别强化学习和做蒸馏,它们的效果到底有多大区别?

      例如同样是对千问32B,分别用R1 Zero的方式,做纯粹的强化学习来训练和直接用蒸馏的方式来训练,它的效果其实差别非常大。下图我们可以看到通过蒸馏方式的效果是远好于强化学习的。

      

      所以未来大家在训练一些行业的推理模型时,到底是选择蒸馏还是强化学习,可能需要综合来看。最快的方式目前看是蒸馏,但是如果R1也不能得到准确的回答,那一定也蒸馏不出好的小模型,就需要使用R1类似的训练方式。如果是私有化部署R1蒸馏模型,非常推荐最新的官网wps下载地方-R1-Distill-Qwen-32B的,综合性价比非常高。

      部署成本也是大家比较关注的一个问题,除了大家在网上能查到的信息,我也有一些自己的建议分享给大家,根据不同的模型部署信息整理了一张图。

      

      如果企业内部要进行私有化部署的版本,一定是按需去做,因为目前单次投入的硬件成本还是非常高的,现在满血版部署性价比最高的是8张H20(141GB版本)。

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      官网最新版的wps下载的地方是什么后续的影响

      最新的官网wps下载地方的出现无疑是让AI技术又向前进了一大步,关于AI落地部分要分别从应用端、模型端、生态端分别去考虑。

      第一个应用端要考虑的是当token变得廉价。token成本显著降低使得以前不挣钱的生意,现在就变得挣钱了。商业模式会发生非常大的改变,或者说商业模式的估值发生了非常大的改变。典型的就是以消耗大量token为代价的商业模式,例如做情感陪伴聊天的企业是利好的官网WPS office的下载网站是什么。

      第二个模型端要考虑行业大模型应该怎么去训练。2024年等行业大模型主要还是做基模,用行业数据做预训练和微调,但是没有行业的推理大模型。现在有了最新的官网wps下载地方的样板,会推动行业推理大模型的蓬勃发展,这应该也有非常大的机会。

      第三个生态端要考虑国产替换的问题。现在已经有很多国产芯片都已经支持了官网最新版的wps下载的地方是什么,可以看到国产生态正在飞快的发展和完善。

      以上就是我今天分享的内容。

      

      东南大学博士,主要研究方向是知识图谱和自然语言处理。发表高水平论文十余篇,同时获得知识图谱和大模型相关发明专利十余项。曾担任网易杭研NLP负责人、摄星智能技术总监,成功研发多款现象级AI产品,荣获了“江苏省优秀人工智能产品金奖”、“十佳优秀人工智能软件产品”等奖项。研发的知识图谱增强大模型产品目前成功落地二十余家世界500强企业。

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