
DeepSeek于12日晚发布新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》(基于可扩展查找的条件记忆:大型语言模型稀疏性的新维度)。
该论文为北京大学与DeepSeek共同完成,合著作者署名中出现梁文锋。论文提出条件记忆(conditional memory),通过引入可扩展的查找记忆结构,在等参数、等算力条件下显著提升模型在知识调用、推理、代码、数学等任务上的表现。同时,DeepSeek开源相关记忆模块Engram。
责编:叶舒筠
校对:刘星莹
“特别声明:以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)为凤凰网旗下自媒体平台“大风号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储空间服务。
Notice: The content above (including the videos, pictures and audios if any) is uploaded and posted by the user of Dafeng Hao, which is a social media platform and merely provides information storage space services.”