原贴链接

帖子内容无有效可翻译信息

讨论总结

这是一个关于Deepseek v3的讨论，它的训练使用资源远少于同类模型（如Llama 3 405B）且成本较低。讨论涉及多个方面，包括模型训练中的技术（如FP8的优势）、不同模型（如xAI、Grok、Claude等）之间的比较、资源投入的影响、对AI发展的看法以及模型审查相关的疑问等，大家各抒己见，氛围活跃。

主要观点

  1. 👍 FP8在AI推理和训练任务中效率更高
    • 支持理由：FP8相较于FP16和BF16在FLOPs吞吐量上高2倍、内存带宽使用低50%
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对xAI获取大量H100 gpus表示疑惑且不认可其贡献
    • 正方观点：自成立以来没做出有价值贡献
    • 反方观点：为了追赶需要大量计算资源（如Musk在AI竞争中处于追赶状态）
  3. 💡 不能简单对比MoE模型和密集模型
    • 解释：二者在训练和推理成本等方面有很大差异
  4. 🤔 少投入资源可能带来更多优势
    • 解释：如Deepseek v3资源投入少成本低，有一定优势
  5. 😎 Deepseek v3性能比Claude 3.5 Sonnet差
    • 解释：使用Deepseek v3时需更多上下文，上下文窗口小，性能感觉差20 - 30%

金句与有趣评论

  1. “😂 FP8 vs FP16/BF16: FP8 provides 2x higher FLOPs throughput and 50% lower memory bandwidth usage compared to FP16 and BF16. This makes FP8 significantly more efficient for AI inference and training tasks, especially for large models like transformers.”
    • 亮点：明确阐述FP8的优势，为理解Deepseek v3效率提升提供可能原因
  2. “🤔 I don’t understand why xAI would acquire so many H100 gpus. They haven’t made any valuable contribution since their existence.”
    • 亮点：直接表达对xAI获取大量资源的疑惑和不认可
  3. “👀 The people making these comparisons don’t know what they’re talking about.”
    • 亮点：在模型对比的讨论中态度鲜明地表达对比较者的质疑
  4. “😎 It feels like I need to give it even more context than I have to with Claude; Claude figures out what to read/write more often than Deepseek;”
    • 亮点：从使用体验角度比较Deepseek v3和Claude
  5. “💡 Its fun watching everyone come to realize that MoE can have much lower compute requirements than a monolithic model with the same number of parameters”
    • 亮点：指出关于模型计算需求差异的有趣现象

情感分析

总体情感倾向积极多元。主要分歧点在于对xAI获取资源的看法以及模型对比方面（如MoE模型和密集模型能否比较）。可能的原因是大家从不同角度看待这些问题，例如从模型的商业发展、技术特点、使用体验等不同维度出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型审查相关话题可能会引发后续讨论，如是否会有强制审查制度的模型，如何去除审查等。
  • 潜在影响：对模型开发方向可能产生影响，如果审查制度在模型中推行，会影响模型功能和应用场景；而关于模型对比等技术讨论有助于推动模型性能的提升和AI领域的发展。

详细内容：

标题：关于 Deepseek v3 训练成本与性能的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于 Deepseek v3 训练情况的帖子引起了广泛关注。该帖子指出，Deepseek v3 仅使用了 2048 个 H800s（被称为“削弱版 H100s”），在两个月内完成训练，估计成本为 550 万美元。相比之下，Llama 3 405B 据其论文所述，训练使用了 16000 个 H100s。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于训练效率、模型性能以及成本等多方面的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为，假定其他模型在各种情况下可能使用 F16/BF16 进行训练，并且在部分或大部分训练中未使用 FP8 的效率，那么 Deepseek v3 单独这一点可能就有高达（？）2 倍的效率提升。但也有人表示，效率提升并非正好 2 倍，更像是 30%左右。还有人指出，较小的内存占用意味着 GPU 之间所需的通信更少，因为模型的更大部分可以适配单个 GPU。不过，也有人认为，更大的开销来自张量并行（TP）。

此外，有人认为改进的流水线并行重叠在要素列表中往往被略微忽视，fp8 确实有很大帮助，但仅靠它并不能解释如此小的训练基础设施。也有人好奇他们是如何用 FP8 进行训练的。

关于 xAI 收购大量 H100 gpus 的问题，观点不一。有人表示不理解其原因，认为其未作出有价值的贡献。但也有人认为马斯克在 ChatGPT 热潮中落后，需要追赶，更多的计算能力不仅能训练更大的模型，还能尝试更多想法。

有人分享了使用 Deepseek v3 的个人经历，比如在处理 Python 库和 API 的更新方面表现较好，但也有人认为其在某些方面表现不佳，比如需要提供更多上下文，上下文窗口小，任务容易因窗口溢出错误而失败，且在某些方面比 Claude 3.5 Sonnet 差 20 - 30%，但成本效益比仍较好。

还有各种有趣或引发思考的观点，比如有人认为其在网络搜索和整理实时信息方面有优势且免费，也有人对其评价不高，甚至认为马斯克是个“混蛋”。

总的来说，Reddit 上关于 Deepseek v3 的讨论呈现出观点的多样性和复杂性，涉及训练技术、成本、性能以及个人使用体验等多个方面。