DeepSeek-LLM

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DeepSeek LLM, un modelo de lenguaje avanzado compuesto por 67 mil millones de parámetros. Ha sido entrenado desde cero en un amplio conjunto de datos de 2 billones de tokens en inglés y chino.0
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What is DeepSeek-LLM?

DeepSeek LLM, un potente modelo lingüístico que traspasa los límites de la IA. Con 67 mil millones de parámetros, está entrenado con 2 billones de tokens, dominando la codificación, las matemáticas y el chino.

Características principales:

  1. ? Competencia en código y matemáticas:?

    • DeepSeek LLM 67B Chat destaca en la codificación (HumanEval Pass@1: 73.78) y las matemáticas (GSM8K 0-shot: 84.1, Math 0-shot: 32.6).

    • Incluso aprobó el examen nacional húngaro de secundaria con una notable puntuación de 65.

  2. ? Dominio del idioma chino:?️

    • Superando a GPT-3.5 en chino, DeepSeek LLM 67B Chat domina las tareas de comprensión y generación de chino.

  3. ? Amplia base de conocimientos:?

    • DeepSeek LLM 67B Base supera a LLaMA2 70B en razonamiento, codificación, matemáticas y comprensión del chino, lo que demuestra su amplio conocimiento y comprensión.

Casos de uso:

  1. ? Desarrollo de software:?️

    • Ayuda a los desarrolladores a escribir código eficiente, generar documentación detallada y optimizar algoritmos.

  2. ? Educación e investigación:?

    • Facilita experiencias de aprendizaje personalizadas, responde preguntas complejas y ayuda a los investigadores en varios dominios.

  3. ? Servicio al cliente y soporte:?

    • Mejora las interacciones de servicio al cliente con capacidades de comprensión y generación de lenguaje natural.

Conclusión:

DeepSeek LLM abre nuevas posibilidades para aplicaciones basadas en IA. Sus impresionantes capacidades en codificación, matemáticas y chino, junto con su amplia base de conocimientos, lo convierten en un activo valioso para diversas industrias. A medida que continuamos explorando su potencial, DeepSeek LLM promete revolucionar la forma en que interactuamos con la tecnología.


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DeepSeek-LLM was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-02-02.
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