No dia 30 de abril, a comunidade e as páginas do Hugging Face anunciaram a abertura do código-fonte do modelo DeepSeek-Prover-V2-671B. Desenvolvido para resolver problemas de prova de teoremas matemáticos, este modelo utiliza a arquitetura "mixture of experts" (MoE) e baseia-se no Lean 4 para o treinamento de raciocínio formal.
Capacidade de Aumentar a Automação
Com uma escala de parâmetro de até 671 bilhões, o DeepSeek-Prover-V2-671B combina aprendizado por reforço e dados sintéticos em grande escala. Isso ajuda a melhorar significativamente a capacidade de prova automática, abrindo muitas possibilidades de aplicação.
Flexível no Uso
O modelo foi apresentado no Hugging Face, suportando implementação local e uso comercial. Isso traz flexibilidade e expande a capacidade de aplicar o modelo em diferentes áreas, desde pesquisa até comércio.
Nota: O conteúdo acima tem apenas caráter informativo sobre o mercado e não constitui aconselhamento de investimento.
Obrigado por ler este artigo!
Dê Like, Comente e Siga TinTucBitcoin para estar sempre atualizado com as últimas notícias sobre o mercado de moeda eletrônica e não perder nenhuma informação importante!
O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
DeepSeek lançou um modelo de 671 bilhões de parâmetros para matemática
Modelo DeepSeek-Prover-V2-671B Lançado
No dia 30 de abril, a comunidade e as páginas do Hugging Face anunciaram a abertura do código-fonte do modelo DeepSeek-Prover-V2-671B. Desenvolvido para resolver problemas de prova de teoremas matemáticos, este modelo utiliza a arquitetura "mixture of experts" (MoE) e baseia-se no Lean 4 para o treinamento de raciocínio formal.
Capacidade de Aumentar a Automação
Com uma escala de parâmetro de até 671 bilhões, o DeepSeek-Prover-V2-671B combina aprendizado por reforço e dados sintéticos em grande escala. Isso ajuda a melhorar significativamente a capacidade de prova automática, abrindo muitas possibilidades de aplicação.
Flexível no Uso
O modelo foi apresentado no Hugging Face, suportando implementação local e uso comercial. Isso traz flexibilidade e expande a capacidade de aplicar o modelo em diferentes áreas, desde pesquisa até comércio.
Nota: O conteúdo acima tem apenas caráter informativo sobre o mercado e não constitui aconselhamento de investimento.
Obrigado por ler este artigo!
Dê Like, Comente e Siga TinTucBitcoin para estar sempre atualizado com as últimas notícias sobre o mercado de moeda eletrônica e não perder nenhuma informação importante!