飞桨星河社区月度报告（2026年2月）
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
基于PaddleFormers的DeepSeek-V3模型微调与优化实践取得显著技术创新，积累了实践经验，确保了参数独立性，提升了模型性能。
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关键要点
- 基于PaddleFormers的DeepSeek-V3模型微调与优化取得显著技术创新。
- 积累了宝贵的实践经验，为未来大规模模型训练技术的发展提供参考。
- 确保e_score_correction_bias参数仅应用于门控权重计算，避免传递至FFN模块。
- 保证模块间的计算独立性与准确性，防止模型性能下降。
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