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DeepSeek-V4 模型结构(4):深度维度,mHC
该文详解DeepSeek-V4的mHC残差结构:将单条残差流拓宽为4条,通过读、写、混三算子连接子层。为保稳定,混合矩阵被约束为双随机矩阵(非负、行和列和...
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Kimi K3 模型结构(4):深度维度,Attention Residuals
本文解析Kimi K3模型中的Attention Residuals(注意力残差)结构。该机制将残差连接视为深度方向上的RNN,通过可学习伪query对e...
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Python 潮流周刊#166:拆解 Kimi K3 的登顶之路
《Python潮流周刊》第166期发布,主题为“拆解Kimi K3的登顶之路”。本期精选12篇文章和12个开源项目,涵盖Django调查、依赖管理、Ope...
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DeepSeek-V4 模型结构(6):优化器与稳定性,Muon
DeepSeek-V4采用Muon优化器,通过谱范数最速下降实现逐矩阵正交化,用Newton-Schulz迭代逼近SVD,混合系数提升小奇异值并精确稳定大...
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Kimi K3 模型结构(8):训练并行,一步训练里谁在等谁
本文介绍Kimi K3模型预训练的并行系统设计,聚焦MoE层expert并行。核心是MoonEP方案:每个rank预留E/R个冗余expert槽位,确保任...
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DeepSeek-V4 模型结构(5):宽度维度,DeepSeekMoE 的四个改动
本文介绍DeepSeek-V4模型结构中MoE层的四处改动:路由打分从sigmoid改为sqrt(softplus)以消除饱和;前三层用固定hash ro...