DeepSeek-V2.5-1210 在线开放使用!支持联网搜索,在各大领域的表现得到全面提升

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介: DeepSeek-V2.5-1210 是 DeepSeek V2.5 系列的最终版微调模型,支持联网搜索功能,具备在数学、编程、写作和角色扮演等领域的能力提升。本文将详细介绍该模型的功能、技术原理及应用场景。

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  1. 模型介绍:DeepSeek-V2.5-1210 是 DeepSeek V2.5 系列的最终版微调模型,支持联网搜索。
  2. 功能提升:模型在数学、编程、写作和角色扮演等领域的表现得到全面提升。
  3. 技术原理:基于预训练和微调、Post-Training 迭代及自注意力机制,提升模型性能。

正文

DeepSeek-V2.5-1210 是什么

公众号: 蚝油菜花 - DeepSeek-V2.5-1210

DeepSeek-V2.5-1210 是 DeepSeek 推出的 DeepSeek V2 系列收官 AI 模型,也是 DeepSeek V2.5 的最终版微调模型。该模型基于 Post-Training 迭代,在数学、编程、写作和角色扮演等方面实现了能力提升。例如,在数学任务的完成率提升至 82.8%,实时编码得分提高至 34.38%。

DeepSeek-V2.5-1210 支持联网搜索功能,能够在网页端提供全面、准确、个性化的答案。模型能够自动提取关键词并行搜索,快速给出多样化结果。此外,模型权重已开源在 Huggingface,供开发者和研究者使用。

DeepSeek-V2.5-1210 的主要功能

  • 能力提升:基于 Post-Training 迭代,模型在数学、编程、写作和角色扮演等领域的表现得到全面提升。
  • 联网搜索:支持联网搜索功能,在网页端为用户提供全面、准确、个性化的答案。
  • 文件上传优化:对文件上传功能进行优化,提高用户体验。
  • 自动关键词提取:在联网搜索模式下,模型能自动提取用户问题的多个关键词,提供更准确的搜索结果。
  • 快速结果提供:在短时间内提供更加多样和全面的结果,提高了问题解决的效率。

DeepSeek-V2.5-1210 的技术原理

  • 预训练和微调:模型首先在大规模数据集上进行预训练,学习语言的基本结构和模式。基于微调,模型在特定任务或领域上进一步训练,提高在任务上的表现。
  • Post-Training 迭代:在预训练之后,DeepSeek-V2.5-1210 基于 Post-Training 迭代进一步优化,提升模型在特定领域的性能。
  • 自注意力机制:自注意力机制让模型在处理一个单词或短语时考虑到整个输入序列,有助于捕捉更远距离的依赖关系。

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