마인드 맵 갤러리 Deepseek 핵심 아키텍처 및 핵심 기술 혁신
DeepSeek Core Architecture 및 Key Technology Innovations는 일련의 주요 기술 혁신을 통해 처리 속도를 향상시키고 컴퓨팅 복잡성을 줄였습니다.
루미 : 영적 각성의 10 차원. 당신이 자신을 찾는 것을 멈출 때, 당신은 당신이 찾고있는 것이 당신을 찾고 있기 때문에 우주 전체를 찾을 것입니다. 당신이 매일 인내하는 것은 당신의 영의 깊이의 문을 열 수 있습니다. 침묵 속에서 나는 비밀 영역으로 미끄러 져 내 주변의 마법을 관찰하기 위해 모든 것을 즐겼으며 어떤 소음도 만들지 않았습니다. 날개로 태어 났을 때 왜 기어 다니는 것을 좋아합니까? 영혼은 그 자체의 귀를 가지고 있으며 마음이 이해할 수없는 것들을들을 수 있습니다. 모든 것에 대한 답을 내면으로 찾으십시오. 우주의 모든 것이 당신 안에 있습니다. 연인들은 어딘가에서 만나지 않으며이 세상에는 이별이 없습니다. 상처는 빛이 당신의 마음에 들어가는 곳입니다.
만성 심부전은 심박수 속도의 문제가 아닙니다! 심근 수축 및 이완기 기능의 감소로 인해 심장 출력이 불충분하여 폐 순환에서 정체와 체계 순환의 혼잡을 유발합니다. 원인, 유도에서 보상 메커니즘에 이르기까지, 심부전의 병리 생리 학적 과정은 복잡하고 다양합니다. 부종을 제어하고, 심장의 전선 및 애프터로드를 줄이고, 심장 안락함 기능을 향상시키고, 기본 원인을 예방하고 치료함으로써, 우리는이 도전에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 심부전의 메커니즘과 임상 증상을 이해하고 마스터 링 방지 및 치료 전략을 이해함으로써 우리는 심장 건강을 더 잘 보호 할 수 있습니다.
허혈-재관류 손상은 기관이나 조직이 혈액 공급을 회복시킨 후 세포 기능 및 대사 장애 및 구조적 손상이 악화 될 것이라는 현상입니다. 주요 메커니즘에는 증가 된 자유 라디칼 생성, 칼슘 과부하 및 미세 혈관 및 백혈구의 역할이 포함됩니다. 심장과 뇌는 흔한 손상 기관이며 심근 대사 및 초 구조적 변화, 심장 기능 감소 등으로 나타납니다. 예방 및 제어 조치에는 자유 라디칼 제거, 칼슘 과부하 감소, 신진 대사 개선 및 저 나트륨, 저온, 저압 등과 같은 재관류 조건을 제어하는 것이 포함됩니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 효과적인 치료 옵션을 개발하고 허혈성 손상을 완화시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
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Deepseek 핵심 아키텍처 및 핵심 기술 혁신
주요 기술 혁신
효율적인 추론 엔진
FlashAttention 최적화
GPU 메모리 대역폭 이점을 활용하여주의 계산을 가속화하고 30%이상의 지연 감소를 달성하십시오.
동적 배치 처리 기술
요청 복잡성에 따라 배치 크기를 유연하게 조정하고 처리량을 최적화합니다.
멀티 모달 팽창
통일 된 표현 공간
클립 스타일 비교 학습을 통해 텍스트, 이미지 및 비디오 임베디드 벡터의 정확한 정렬이 달성되고 교차 모달 검색 및 생성이 지원됩니다.
멀티 모달 추론 엔진
그래픽 및 텍스트 Q & A 및 비디오 설명 생성과 같은 최첨단 애플리케이션을 강화하기 위해 Visual Transformer (VIT) 및 언어 모델을 통합합니다.
자원 효율성 홍보하다
매개 변수 효율적인 미세 조정 (PEFT)
LORA 기술을 사용하면 1% 매개 변수 만 교육하여 새로운 작업에 신속하게 적응하고 비디오 메모리를 최대 90% 절약 할 수 있습니다.
정량화 및 증류 기술
int8 Quantization 및 Model Distillation을 지원하므로 10B 레벨 모델이 Edge Devices (예 : 휴대폰)에서 원활하게 실행될 수 있습니다.
핵심 아키텍처
모델 초석
변압기 아키텍처를 깊이 최적화하고 드문주의 메커니즘을 통합하며 계산 복잡성을 크게 줄입니다.
동적 라우팅 네트워크를 소개하고 입력 컨텐츠를 기반으로 컴퓨팅 리소스를 지능적으로 할당하여 긴 텍스트의 처리 속도와 복잡한 논리적 작업을 크게 향상시킵니다.
계층 적 전략 최적화
하이브리드 전문가 시스템 (모에)
내장 된 다중 전문가 서브넷은 미세한 게이팅 메커니즘을 통해 주문형으로 활성화되어 제어 가능한 컴퓨팅 비용을 유지하면서 모델 용량을 향상시킵니다.
단계 훈련 본질
사전 훈련 단계
1 조 수준의 다국어 코퍼스 (중국어, 영어 및 코드 커버)에 몰입하고 지식 그래프를 통합하여 엔티티 이해를 심화시킵니다.
맞추다 단계
인간 피드백 강화 학습 (RLHF)을 헌법 AI 개념과 결합하여 출력이 안전하고 가치 방향에 따라 일치하는지 확인합니다.
필드 미세 조정 단계
재무 및 의료 서비스와 같은 특정 분야에 전문 데이터를 주입하여 전문적인 작업에서 모델의 성능을 향상시킵니다.